Python中更快的kNN分类算法
我想从头开始编写自己的kNN算法，原因是我需要加权特征。问题是，尽管删除了for循环并使用内置的numpy功能，但我的程序仍然非常慢。 有人能建议一种加速的方法吗？我不使用np.sqrt来计算L2距离，因为这是不必要的，实际上会使速度变慢。 class GlobalWeightedKNN:...
如何在Python中测量KNN分类器的准确性
我已经使用了knn对我的数据集进行分类。但是我不知道如何衡量经过训练的分类器的准确性。scikit是否有任何内置函数来检查knn分类器的准确性？ from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassi...
数百万个三维点：如何找到离给定点最近的十个点？
一个3D点由(x,y,z)定义。 任意两个点（X，Y，Z）和（x，y，z）之间的距离是d= Sqrt [（X-x）^2 +（Y-y）^2 +（Z-z）^2]。 现在有一个包含一百万个条目的文件，每个条目都是空间中的一些点，没有特定顺序。 给定任何点（a，b，c），找到离它最近的10个点。 您将...
欧几里得距离，在Scipy、纯Python和Java之间产生的不同结果
我正在尝试使用不同的欧几里得距离度量实现，发现Scipy、纯Python和Java得出的结果不同。 这是我使用Scipy计算距离的方法（=选项1）： distance = scipy.spatial.distance.euclidean(sample, training_vector) ...
如何遍历KD树以找到k个最近邻居？
这个问题涉及到KDTrees的KNN搜索实现。遍历KDTree以找到最佳匹配（最近邻）很简单，类似于修改后的二分搜索。 如何修改遍历以全面且高效地找到K个最佳匹配（KNN）？ 澄清编辑： 在找到输入查询I的最近节点M后，遍历算法如何继续找到剩余的K-1个最接近的查询匹配？是否有一种遍历模式...
使用最近邻算法进行图像模式识别
我想要能够识别图像中的模式（例如数字4），我一直在阅读不同的算法，我真的想使用最近邻算法，它看起来很简单，根据这个教程我也理解了： http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/KNN_Numerical-example.html 问题是，虽然我知...
在R中计算稀疏的成对距离矩阵
我有一个大小为NxM的矩阵，想要计算M个点之间的欧几里得距离，生成一个大小为NxN的矩阵。在我的问题中，N大约为100,000。由于我打算将此矩阵用于k最近邻算法，因此我只需要保留k个最小距离，所以生成的NxN矩阵非常稀疏。这与例如dist()生成的结果形成对比，后者会导致密集矩阵（并且可能对...
寻找K个最近邻居及其实现方式
我正在使用KNN和欧几里得距离对简单数据进行分类。我已经看到一个例子，展示了如何使用MATLAB的knnsearch函数来完成我想做的事情： load fisheriris x = meas(:,3:4); gscatter(x(:,1),x(:,2),species) newpoint ...
使用OpenCV进行硬币模板匹配
我正在进行一个项目，将自动从输入图像中计算硬币的价值。到目前为止，我使用边缘检测和使用Hough变换对硬币进行了一些预处理，以分割硬币。 我的问题是接下来该怎么做？我需要对基于一些先前存储的特征的分割图像进行一些模板匹配。我该如何做？ 我还阅读了关于K-最近邻的内容，我觉得我应该使用它。但...