处理kNN中的不完整数据（数据稀疏性）
我正在尝试使用knn创建一个简单的推荐系统。 假设我有一个表格： User | Book1 | Book2 | Book3 | Book4 | Book5 | Book6 | Book7 | 1 | 5 | ? | 3 | ? | 4 | 3 ...
使用scikit learn KNeighborsClassifier的余弦距离
能否使用类似于1 - 余弦相似度的方法来使用scikit learn的KNeighborsClassifier？ 这个回答说不行，但是在KNeighborsClassifier文档中，提到了DistanceMetrics中提到的度量标准是可用的。距离度量标准并不包括显式的余弦距离，可能是因为它...
如何在Python中使用kNN和动态时间规整(Dynamic Time Warping)
我有一个带有两个标签(0和1)的时间序列数据集。我正在使用动态时间规整(DTW)作为相似性度量，使用k近邻(kNN)进行分类，这在这两篇精彩的博客文章中有所描述: https://nbviewer.jupyter.org/github/markdregan/K-Nearest-Neighb...
KNN分类器数字识别前的预处理
目前，我正在使用OpenCV创建数字识别系统。在网上（甚至在StackOverflow上）有许多文章和示例。我决定使用KNN分类器，因为这个解决方案是WEB上最流行的。我发现了一个手写数字数据库，其中训练集包含60k个实例，误差率小于5%。 我使用这个教程作为如何使用OpenCV处理这个数据...
有没有使用Matlab计算精确度和召回率的函数？
我在Matlab中使用kNN算法对包含150个数据点（50个Setosa，50个Versicolor，50个Virginica）的FisherIris数据进行分类，但是我在计算分类器的准确率和召回率时遇到了问题。下面是我的混淆矩阵： 50 0 0 0 48 2...
使用Sklearn kNN算法和用户定义的度量标准
目前我正在进行一个项目，可能需要使用kNN算法来查找给定点P的前k个最近邻居，我正在使用Python的sklearn包来完成这项工作，但我们预定义的度量标准不是默认值之一。所以我必须使用用户定义的度量标准。根据sklearn文档，可以在这里和这里找到。 最新版本的sklearn kNN似乎支...
SMOTE初始化期望n_neighbors <= n_samples，但n_samples < n_neighbors。
我已经预先清理了数据，以下显示前4行的格式： [IN] df.head() [OUT] Year cleaned 0 1909 acquaint hous receiv follow letter clerk crown... ...
使用OpenCV 3.0中的cv2训练KNN模型
我正在尝试使用cv2（Python 2.7）和OpenCV 3.0运行k最近邻。我已经复制了类似http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_ml/py_knn/py_knn_understanding/py_knn_understan...
增加n_jobs对GridSearchCV没有影响。
我设置了一个简单的实验，以检查在运行带有KNeighborsClassifier的GridSearchCV时，多核CPU的重要性。我得到的结果让我感到惊讶，我想知道我是否误解了多核的好处，或者我没有做好。 使用2-8个作业完成所需的时间没有任何区别。怎么会这样？我注意到了CPU性能选项卡上...
K最近邻居C/C++实现
我想知道在哪里可以找到k最近邻算法的串行C/C++实现？ 你是否知道有哪个库具有这个功能？ 我已经找到了openCV，但是它的实现已经是并行的。 我想从串行实现开始，并使用pthread、openMP和MPI进行并行化。 谢谢， Alex