knn

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    kNN：培訓，測試和驗證

    我從10個類中提取圖像特徵，每個圖像包含1000個圖像。由於我可以提取50個特徵，因此我正在考慮在此處找到最佳特徵組合。培訓，驗證和測試集劃分如下： Training set = 70% Validation set = 15% Test set = 15% 我上設置找到最好的特徵組合，最後使用測試設置來檢查的整體精度驗證使用着特徵選擇。有人能告訴我我是否做得對嗎？
    machine-learning computational-geometry classification knn 2012-05-30

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    k最近鄰居算法k的值

    我有7個類需要分類，並且iam有10個特徵。在這種情況下是否需要使用k的最佳值，還是必須運行kN值在1到10之間（10左右）的KNN，並藉助算法本身確定最佳值？
    classification knn 2012-07-19

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    安裝包，但得到一個錯誤，函數無法找到[R

    Possible Duplicate: Error: could not find function … in R 我想使用R中KNN功能，並且已經安裝幾個包這樣做（如KNN，KNNgarden，IPED）。但是當我嘗試使用kknn（kknn（train，test，cl，k = 1，...）時，它碰到了成功安裝的軟件包（'kknn'成功解壓並檢查了MD5和） l = 0，prob = TRUE，u
    r install package knn 2012-07-20

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    如何在Stata中有效地使用knn

    我在執行Stata中的判別knn時有兩個問題。 1）您如何正確編寫命令？我嘗試了各種版本，但似乎總是得到一個錯誤，指定了太多的變量。 與正確結果的載體是買的。 我想：discrim knn buy, group(train test) k(1) 2）我與KNN的理解是，因子變量（二進制）被罰款使用KNN，甚至鼓勵。但是，我收到錯誤消息，說明不允許使用因子變量和時間序列運算符。 最後，雖然我知道這是
    error-handling machine-learning stata knn 2012-07-20

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    R中的R樹和圖分區庫

    我需要進行有效的d維點搜索，並且還需要對d維中的點進行高效的k-NN查詢。因此我需要一個R-Tree庫。我需要一個將構建R-Tree結構的庫，我可以在需要時使用它進行查詢。 此外，我需要一些類似METIS或hMETIS的庫，儘管我的應用程序不涉及超圖。我的要求是找到一個圖的最小割集，它將圖分成大致兩個相同大小的圖。 的事情是我需要支持這些在R. 我已經找到了庫RANN，這kd樹基於K-NN查詢庫，
    r cluster-analysis graph-theory knn r-tree 2012-06-09

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    分佈式文本聚類框架

    我需要一個分佈式文本聚類框架來支持具有完整文檔集的算法。像carrot2 http://project.carrot2.org/這樣的應用程序在內存計算中使用一組文檔，因此耗時且非常高效。如果像lingo，STC，knn等這樣的文本聚類算法可以在分佈式環境下運行，它們將會更快。 是否有任何框架使用開源工具，如hazelcast http://www.hazelcast.com/，或者是否有任何更快
    java cluster-analysis hazelcast knn 2012-06-19

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    除了p-範數外，還可以在KNN中使用其他成對距離度量

    對於scikit-learn's KNN package，是否可以指定非p範數或Minkowski距離的成對距離度量（來自包sklearn.metrics.pairwise）？例如，我可以使用RBF kernel？甚至是cosine distance？
    python machine-learning scikit-learn distance knn 2012-06-19

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    在應用數據集之後解釋knn.cv（R）結果

    在R中的數據集上使用k最近鄰算法（有交叉驗證）時，我遇到了一個問題，即FNN包中的knn.cv。 該數據集包含4601個具有58個屬性的電子郵件案例，其中57個取決於emails(numerical, range [0,100])中的字符或單詞頻率，最後一個指示是垃圾郵件（值爲1）還是火腿（值爲0）。 在指示train和cl變量並使用10個鄰居之後，運行該軟件包將顯示所有電子郵件的列表，其中包含每
    r dataset knn 2012-05-05

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    類似圖像的任何好的最近鄰居算法？

    我正在尋找一種算法，可以搜索大型集合中的相似圖像。 我目前在OpenCL中使用SURF implementation。 起初，我使用KNN搜索算法來比較每個圖像的interrest點與集合的其餘部分，但測試表明它不能很好地擴展。我也嘗試了一個Hadoop實現KNN-Join，它確實需要很多HDFS中的臨時空間，這與輸入數據量相比太多了。事實上，由於我的輸入向量的維數（64），配對距離方法並不真正合
    algorithm hadoop hash surf knn 2012-06-27

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    KnnImpute Matlab

    在matlab中有一個名爲KnnImpute的函數，它允許使用Knn算法替換矩陣中的缺失值。查看http://www.mathworks.it/help/toolbox/bioinfo/ref/knnimpute.html我發現它搜索矩陣的列，但我想搜索沿行檢查鄰居。有沒有一個允許這樣做的功能？我在哪裏可以找到matlab代碼來實現我所需要的？
    matlab missing-data knn 2012-05-14
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