nearest-neighbor

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帶有非數字數據的KNeighborClassifier失敗

我試圖用非數字數據訓練KNeighborClassifier，但我提供的自定義度量允許計算樣本之間的相似度分數。 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #Compute the "ASCII" distance: def my_metric(a,b): return ord(a)-ord(b) #Samples a

python machine-learning scikit-learn knn nearest-neighbor 2017-09-22

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k-nearest neighbors algorithm classes count

這只是一個新手問題。 KNN能夠根據距離對輸入集合中的每個點進行分類，但算法如何知道數據集中有多少類別？它會自動生成這個類的數量，還是它是一個輸入變量？

algorithm machine-learning classification nearest-neighbor 2017-11-25

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如何查找與具有已定義層次結構的相應數組中最接近的一組值相對應的索引？

我想找到幾個輸入值在相應的數組中匹配的索引。作爲示例，考慮一個時間序列，數據集包含多個數組：years，months，days和hours。數組的值按時間順序填充。由於數據集是在幾年的時間範圍內收集的，所以years數組將被排序，但其餘數組將不會被排序（因爲hours中的值將僅從每年每月每天0-24進行排序）。即使該數據集是在數年的時間範圍內收集的，數據集也不一定是連續的 - 意味着觀測值之間的天

arrays python-3.x numpy nearest-neighbor closest 2017-12-03

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，在蟒蛇

OpenCV的KNN搜索我在C++中的OpenCV的此示例代碼： flann::KDTreeIndexParams indexParams; flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams); vector<float> query; query.push_back(370); query.push_back(464);

python opencv image-processing nearest-neighbor kdtree 2017-10-18

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非度量空間中的最近鄰居搜索

我想知道在非度量空間中工作時的最近鄰搜索算法嗎？特別是，在這種設置中是否有任何變種的kd-tree算法，具有可證明的時間複雜度等？

computational-geometry nearest-neighbor kdtree 2017-09-03

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計算KNN的歐氏距離

我已經看到很多計算KNN的歐幾里得距離的例子，但是非情感分類的例子。 比如我有一句「一個非常接近的比賽」 如何計算的一句「偉大的博弈」的歐氏距離？

machine-learning sentiment-analysis knn nearest-neighbor euclidean-distance 2017-09-05

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帶動態點的2D最近鄰居查詢算法

我想找到一個快速算法來找到（近似的，如果需要的話）在二維空間中給定點的最近鄰居，其中點經常從數據集和新的點被添加。 （與此相關的，也有這個問題的兩個變種是引起我的興趣：一個在哪些點可以被看作是補充和隨機取出，另一種所有的點都在不斷地運動） 一些想法： KD樹提供了良好的性能，但只適用於靜態的點集 R * - 樹似乎提供良好的性能，適用於各種尺寸，但其設計的通用性（任意尺寸，一般內容幾何）表明可能性

algorithm data-structures 2d computational-geometry nearest-neighbor 2017-09-17

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高效找到切割鄰居並返回索引

我在x,y平面有很多點，長度約爲10000，每個點(x,y)的固有半徑爲r。這個小數據集只是我整個數據集的一個小角落。我有一個感興趣的點(x1,y1)，我想找到1點附近的(x1,y1)附近的點，並符合(x,y)和(x1,y1)之間的距離小於r的標準。我想返回這些優點的索引，而不是優點本身。 import numpy as np np.random.seed(2000) x = 20.*np.r

python numpy indexing nearest-neighbor 2017-09-18

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print_rows（NUM_ROWS =米，NUM_COLUMNS = N）在graphlab /圖裏不使用我筆記本jupyter和graphlab /圖裏對TFIDF-nearest_neighbors模型，它工作得很好到目前爲止工作

。 然而，當我查詢像 tfidf_model.query（Test_AD） 模型，我總是剛剛得到的頭 - [5行×4列] 我應該用「print_rows（NUM_ROWS = M，NUM_COLUMNS = N）」來打印多行和列，如： tfidf_model.query（Test_AD）.print_rows（NUM_ROWS = 50，NUM_COLUMNS = 4） 然而，當我用它，我不得到任

python-2.7 jupyter-notebook rows nearest-neighbor graphlab 2017-09-21

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部分未知矢量的最近鄰居

假設我們有人員列表，並希望找到像人X這樣的人。 特徵向量有3個項目[weight, height, age]，我們列表中有3個人。請注意，我們不知道人的身高C。 A: [70kg, 170cm, 60y] B: [60kg, 169cm, 50y] C: [60kg, ?, 50y] 什麼是最好的方式找人最接近某甲？ 我的猜測 計算一下平均高度值，並用它來代替未知值。 因此，假設我們計算

algorithm machine-learning similarity data-science nearest-neighbor 2017-09-23

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