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    Matlab交叉驗證和K-NN

    我想在Matlab中用交叉驗證來構建一個knn clasiffier。由於我的MATLAB版本，我已經使用knnclassify()來構建分類器（classKNN = knnclassify (sample_test, sample_training, training_label)）。我不能夠使用crossval()那個。 在此先感謝。
    matlab machine-learning classification cross-validation knn 2016-02-22

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    爲什麼KNN中k = 1的精度最高？

    我正在使用Weka IBk進行文本分類。每個文件基本上是一個簡短的句子。訓練數據集包含15,000個文檔。在測試時，我可以看到k = 1給出了最好的精度？這怎麼解釋？
    text classification weka knn 2016-04-15

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    增強knn分類器的準確性

    我有一套尺寸爲54 * 65536的訓練集和一套測試集18 * 65536。 我想用KNN分類，但我有一些問題： 1）我應該如何界定trainlabel？ Class = knnclassify(TestVec,TrainVec, TrainLabel,k); 它是一個尺寸爲54 * 1的矢量，它定義了訓練集中每一行屬於哪個組？這組編號爲1，2，... 2）找到我用這個精度： cp = cla
    matlab knn 2016-03-02

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    如何使用自定義權重實現KNN分類器以進行訓練觀察

    我想實現一個KNN分類器，其中對於我的訓練集中的每個觀察結果，我都有一個權重變量（衡量準確性）。換句話說，我希望具有高權重的鄰居對測試觀察的類概率估計作出更大的貢獻。我怎樣才能將這個權重包含在R中？有沒有現有的算法可以做到這一點？
    r machine-learning classification knn 2016-06-12

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    如何將SURF點矩陣轉換爲Matlab中的兩倍

    我已經提取了幾張圖片的SURF點，並將它們保存在一個矢量中。如何把這個勝利者轉換爲Double或Single類型，因此很容易被KNN分類？
    matlab surf knn 2016-03-07

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    在kNN算法中改變k的值 - Java

    我已經應用KNN算法對手寫數字進行分類。這些數字最初是8 * 8的矢量格式，並且被拉伸以形成矢量1 * 64 .. 因爲它代表我應用kNN算法，但只使用k = 1。我不完全知道如何在嘗試了幾個我不斷拋出錯誤的東西后，改變k值。如果任何人都可以幫助我朝着正確的方向前進，那麼我將非常感激。訓練數據集可以找到here和驗證集合here。 ImageMatrix.java import java.util
    java algorithm csv machine-learning knn 2016-03-09

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    Python。 K近鄰類型錯誤：樣本數據類型= 17不支持

    我想使用一些圖像SIFT的檢測和計算關鍵點和描述符，然後用KNN分類爲它們進行分類： 這是我的小碼： import os import cv2 ## Prepare images files rootpath = '/Some/Directory' files = [] for filedir, dirs, filess in os.walk(rootpath): for f
    python opencv sift knn 2016-04-29

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    用R預處理數據到PCA組件的數據訓練？

    我想訓練一個knn使用caret::train分類數字（經典問題）採用PCA在訓練前的功能。 control = trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 5, p = 0.9) knnFit = train(x = trainingDigit,
    r machine-learning r-caret knn 2016-03-12

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    R，在矩陣中創建K最近鄰居權重

    我有一個2列數據框對應於X和Y 500個地理參考觀測樣本的笛卡爾座標。 我要生成的權重矩陣W¯¯其中每個元素等於： * ：如果觀測Ĵ是k-最近鄰觀測我之一和 * ：if else。 假設我們有此數據幀： df=as.data.frame(cbind(x=rnorm(500), y=rnorm(500))) 而讓假設K = 20，所以如何創建此矩陣爲R？
    r knn 2016-03-22

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    評估神經網絡嵌入kNN分類器的性能

    我正在解決一個分類問題。我爲一組實體訓練我的無監督神經網絡（使用skip-gram體系結構）。 我評估的方法是，從訓練數據搜索每個點k最近鄰居的驗證數據。我採用最近鄰居標籤的加權總和（基於距離的權重），並使用每個驗證數據點的得分。 觀察 - 正如我加曆元數（model1 - 600時代，model 2 - 1400時代和model 3 - 2000時期），我的AUC改善了在相似的價值觀的k較小值，
    neural-network classification deep-learning knn representation 2016-02-05
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