knn

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    錯誤與KNN功能

    我嘗試運行這行： knn(mydades.training[,-7],mydades.test[,-7],mydades.training[,7],k=5) ，但我總是得到這個錯誤： Error in knn(mydades.training[, -7], mydades.test[, -7], mydades.training[, : NA/NaN/Inf in foreign f
    r knn 2013-06-01

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    Weka GUI - TF-IDF未計算 - 請幫助我的學術工作

    我想在WEKA GUI中使用帶TF-IDF的KNN算法。首先，我在默認條件下運行算法。其次我在StringToWordVector過濾器中選擇「IDFTransform」和「TFTransform」爲「true」並運行。 還有沒有什麼區別有兩個結果。 結果1： Correctly Classified Instances 1346 91.3781 % 結果2： Correctly Cl
    weka knn tf-idf 2013-06-05

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    K最近鄰分類器

    我已經設置了約200個點（x，y）的圖像。 200個數據屬於11個類別（我認爲這將成爲類別標籤）。我的問題是如何將x，y值表示爲一個數據？ 我的第一個想法是，我應該用標籤分別表示它們，然後當我得到一個分類點時，我將分別對x和y進行分類。我身上的某些東西告訴我這是不正確的。 請諮詢我如何呈現在x，y值作爲一個數據元素。
    opencv knn 2013-06-06

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    如何訪問由cv :: flann knnsearch發現的最近鄰居？

    還是flann可以嗎？我不是最有經驗的編碼器，我也可能只是被忽視的東西很基本的 問題（C++，OpenCV的2.4.3。）： 我有兩個點雲，並要計算位移圖。我嘗試使用flann .lib從第二個雲點獲取第一個雲中點的最近鄰點，並使用它們和距離來計算位移矢量（s）。 我走到這一步，是這樣的： int nn = 1; cv::Mat MyIndex(data1.size(),3,CV_64FC1);
    opencv knn flann 2013-06-12

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    國外函數調用中的NA/NaN/Inf（參數6）

    我正在使用R進行文本挖掘中的術語表。我們的任務是猜測文章的語調（正面/負面）。文章存儲在相應的文件夾中。我需要創建一個分類系統，通過訓練樣本學習。 我重用了http://www.youtube.com/watch?v=j1V2McKbkLo的代碼 除最後一行外的所有代碼都已成功執行。以下是代碼。 tone<- c("Positive", "Negative") folderpath <- "C:
    r text-mining knn text-classification 2013-08-02

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    查找範圍內的所有點到另一個集合的任意點

    我有兩組點A和B。 我想找到的所有點在乙在一定範圍ř到甲，其中a點b在乙被說成是在範圍之內ř到A內該如果至少有一個點aA其（歐幾里德）距離爲b等於或小於r。這兩組點都是連貫的一組點。它們是從兩個非重疊對象的體素位置生成的。 在1D這個問題相當簡單：內乙 [分鐘（一個） - [R MAX（一個）+ [R]的所有點 但我在3D。 這樣做的最好方法是什麼？ 我目前，使用範圍內的一些KNN算法（即MATL
    algorithm matlab image-processing knn 2013-08-06

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    k-NN在大尺寸（〜100,000）中搜索

    是否有任何關於k-NN搜索問題的文章，對於像10k-100k這樣的真正大量的維度？ 大多數測試真實世界數據的文章都以10-50個模糊進行操作，少數文章的操作數爲100-500。 在我的情況下，在〜100k特徵維中有〜10^9個點，並且沒有辦法有效地減少維數。 UPD .: 目前我們正試圖修改和實現VP樹，但是足夠清楚的是，任何有關此維度的樹結構都無法正常工作。 第二種方法是LSH，但根據數據分佈的
    algorithm knn 2013-06-19

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    r使用knn的變量選擇

    我有72個觀測數據框（df）和592變量與一個因子類變量（總共593個變量，即dim（df）= 72 593）。我正在尋找一種方法來選擇7個變量（包括類變量），使用Receiver Operating Characteristics（ROC）來選擇最佳k值。我想用這七個變量用圖形模型進行分析，但我不想隨意選擇變量。我希望我的選擇在統計上是合理的。 我想看到的是我的結果是一樣的東西： 變量V23，V
    r knn roc 2013-06-21

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    分類：處理棄權/拒絕類

    我要求您提供有關分類問題的輸入和/或幫助。如果任何人有任何我可以閱讀的參考資料，以幫助我更好地解決我的問題。 我有一個分類問題的四個離散和很好分離的類。然而我的輸入是連續的並且具有很高的頻率（50Hz），因爲它是一個實時問題。 圓圈代表的類的集羣，藍線的決定邊界和第5類等於（中性/靜止什麼也不做類）。這個班是被拒絕的班。然而，問題在於，當我從一個班級轉到另一個班級時，我在轉換動作中激活了很多誤報，
    matlab machine-learning classification libsvm knn 2013-06-30

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    OpenCV的FLANN模塊：KNN-搜索層次k均值樹給人怪異的結果

    我有13萬SIFT描述。我正在使用Opencv的flann模塊構建分層Kmeans索引。這個我想這些量化描述130000後（會更晚一些量化）。我正在使用flann的knnsearch方法來做到這一點。但這種方法的結果是奇怪的。對於每個描述符，它顯示的最近索引是描述符本身的索引。然而，應當顯示這將是海康樹的葉子的一個最近的簇的簇ID。 我應該嘗試K = 2 下面的代碼片段 - （！它不給集羣-ID）
    opencv sift knn flann 2013-07-07
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