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 ...

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... ...

我目前正在尝试为我的kNN分类算法实现ROC曲线。我知道ROC曲线是真正率与假正率的绘图，但我很难从我的数据集中找到这些值。我将“autoimmune.csv”导入我的Python脚本并对其运行kNN算法以输出准确度值。Scikit-learn.org文档显示，要生成TPR和FPR，我需要传递...

我正在使用Java创建一种基于OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的技术。我的目标是从视频文件中提取文本（后处理）。 寻找一个纯Java的免费、开源OCR一直是一项艰巨的任务。我发现Tess4J是唯一流行的选择，但考虑到需要本地接口，我决定从头...

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...

我正在使用KNN算法对手写数字进行分类。现在我还实现了PCA来减少维度。从256维降到了200维，但我只发现大约损失了0.10%的信息。我删掉了56个维度，难道损失不应该更大吗？只有当我降到5个维度时，才会出现约20%的信息损失。这种情况正常吗？

我正在寻找一个高度优化的函数，该函数接受一个 n X n 距离矩阵，并返回一个 n X k 矩阵，其中第i个数据点在第i行中具有前k个最近邻居的索引。 我发现有很多不同的R包可以让您执行KNN，但它们似乎都将距离计算与排序算法合并到同一个函数中。特别是对于大多数例程，主要参数是原始数据矩阵，...

我尝试运行这行代码：knn(mydades.training[,-7],mydades.test[,-7],mydades.training[,7],k=5) 但我总是得到这个错误：Error in knn(mydades.training[, -7], mydades.test[, -7],...

我正在使用sklearn实现的KNN算法。虽然我的输入数据有大约20个特征，但我认为其中一些特征比其他特征更重要。有没有一种方法可以在“训练”KNN学习器时为每个特征设置特征权重？ 为每个特征设置特征权重，以便在“训练”KNN学习器时使用。 在预处理数据与否的情况下了解最佳权重值是什么。...

我想在Python中计算K最近邻居算法，应该使用哪个库？