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我想知道，从下面的分类算法中，哪一种是最优的(就内存和处理能力而言)，以及哪一种分类算法被广泛使用？K近邻(KNN)算法
谢谢!
浏览 2提问于2010-12-03得票数 1
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我发现：
如果有的话，能不能有人帮我解决下面剩下的算法？为了我的学术目的，我需要完整的监督ML分类算法列表。谢谢
浏览 4提问于2015-03-11得票数 0
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我正在努力建立和训练一种机器学习数据科学算法，它能正确地预测总统在哪个县获胜。我有以下培训数据的信息。我知道朴素贝叶斯是一个很好的分类器，用于尝试多属性预测的算法。然而，我读到了第一步，因为朴素贝叶斯分类器需要一个频率表。我的问题是，上述所有属性都是连续的数值性质，不属于“是”或“否”的类别。那么，我不使用朴素的Bayes分类器吗？
我也考虑过使用k最近邻算法，但这看起来并不是最精确的，而且对我来说，对属性的权重也是最正确的……我正在
浏览 4提问于2015-12-21得票数 1
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我正在做脑瘤的分类工作。该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。 可能的方法： 1)将每个图像裁剪为固定大小(例如100x100)。
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
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我使用relieff算法来研究各种输入的排序，以解决一个分类问题。我有五个输入和大约500个观察。我用MATLAB来解决这个问题。我想知道如何为ReliefF算法选择k的值
浏览 5提问于2016-03-13得票数 2
我只是想知道NearestNeighbors和sklearn.neighbors的KNN分类器有什么区别？
浏览 7提问于2020-07-28得票数 1
我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习，我现在在k近邻部分。作者指出，由于“预测速度慢，不能处理多个特征”，该算法在实际生活中很少使用。然而，在许多文章中，k近邻被提到是数据科学家最流行的算法之一。有人能在这里给我解释一下吗？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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我读过这篇文章：，k近邻的混合分类方法，贝叶斯方法和遗传算法。提出采用遗传算法改进文本分类我的意思是我不知道新的想法和结果会不会比这篇文章更好
我在某个地方读到过Ga比SVM更好，但如果它是对的还是不对呢？
浏览 0提问于2013-07-17得票数 0
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我发现了以下七个分类器的列表：最近邻决策树随机林什么是遗传算法，为什么它们不被认为是七个分类器的一部分？
浏览 0提问于2019-10-26得票数 0
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我对k-近邻分类器算法完全陌生。谁能给我一个好的教程/讲座的链接，给出一个数据集，这样我就可以对它应用k最近邻。
我真的真的需要学习这一点，但由于缺乏示例，这使得这项任务非常困难。
浏览 1提问于2011-11-16得票数 3
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如何在训练数据中指定置信度？
、、、、
我正在使用分类变量对数据进行分类。它是人们提供信息的数据。 我的训练数据集的质量各不相同。我对一些数据有更大的信心，即我对人们提供了正确的信息有更高的信心，而在一些数据中，我就不那么确定了。如何将此信息传递给分类算法，如朴素贝叶斯或K近邻？或者，我应该转而使用另一种算法？
浏览 21提问于2020-10-06得票数 0
在Weka中，使用K星算法，我使用70%的数据集选择use training set选项，并测试其他30%的数据集选择supplied test set。然而，当我使用线性回归算法(而不是instead)时，结果并不好(误差的65%)，但它提供了一个计算ADT的公式。
如何找到使用K星算法生成的方程？
浏览 1提问于2017-07-10得票数 0
我希望能够使用k最近邻算法对未知集合中的数字进行分类。我已经对算法做了一些研究，我读到最好的方法是取数量特征，在一个以这些特征为轴的特征空间中绘制每个训练数据，对于未知集中的每一幅图像，做同样的事情，使用k最近邻算法找到最近的点，类似于做了什么。
浏览 3提问于2014-03-04得票数 2
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我的目标是实现不同的图像分类方法，以显示它们是如何工作的，以及这些方法背后的优缺点。我想用Java尝试和实现的方法包括：K-最近邻分类器。我想知道可以用什么来完成Java中已经存在的任务，这样我就可以改变算法的运行方式。
浏览 1提问于2008-11-29得票数 3
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为了识别和分类图像中的符号，计划使用k-最近邻算法对每个连接分量的一组分类符号(即，“一组连接的像素”)。
但是我如何处理拆分的符号呢？(如果符号是字符，则示例为"i")
浏览 0提问于2011-06-14得票数 2
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曾经有一个名为knnflex的包，用于语言R，但在CRAN中不再可用。我已经得到了tar文件，但是我如何在R下安装它呢？还有其他可以支持knn.dist或knn.predict的包吗？
浏览 0提问于2012-10-20得票数 1
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关于凝聚最近邻算法，我有一个问题：
为什么我要返回Z，如果我理解正确的话，它就是所有错误分类点的数组？我难道不想把被正确分类的点还回去吗？这能给我带来什么好处，让我把所有错误的地方都还给我呢？
浏览 0提问于2019-03-11得票数 1
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Wiki给了这个KNN的定义在k-NN分类中，输出是类成员.对象通过其邻居的多个投票进行分类，将object分配给类中最常见的k个近邻(k是一个正整数，通常是小的)。k是一种基于实例的学习，或者说是一种延迟学习，它只对函数进行局部逼近，所有的计算都推迟到分类。对于分类和
浏览 0提问于2019-08-13得票数 6
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K近邻算法
、、
使用KNN算法，比如k=5。现在我尝试通过获取一个未知对象的5个最近邻居来对其进行分类。如果在确定了4个最近的邻居之后，接下来的2个(或更多)最近的对象具有相同的距离，该怎么办？这2个或更多的对象中的哪一个应该被选为第五个最近邻居？
浏览 0提问于2011-02-04得票数 25
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