如何在R中对大型数据库进行抽样，并实现K-means和K-nn算法？
我是一位新手，正在学习R语言，尝试摆脱SAS。由于R中提供了很多的包和资源，而且由于数据量太大导致我似乎不能把它们全部掌握，所以我在这里提出问题并感到有些挫败。 我有一个本地MySQL数据库中名为SOURCE的表，其中包含200个预测特征和一个类变量。该表有300万条记录，大小为3GB。每个...
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...
在KD树中寻找所有节点的K近邻的高效方法
我目前正在尝试找到一个平衡的KD树的所有节点的K个最近邻居（其中K=2）。我的实现是代码维基百科文章的变体，可以相当快地找到任何节点的KNN，时间复杂度为O(log N)。问题在于我需要找到每个节点的KNN，如果我迭代每个节点并执行搜索，则时间复杂度达到O(N log N)左右。是否有更有效的...
如何使用OpenCV中的flann::Index？
我在使用OpenCV的flann::Index时遇到了一些问题。 我正在创建一个索引。 Mat samples = Mat::zeros(vfv_net_quie.size(),24,CV_32F); for (int i =0; i < vfv_net_quie...
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...
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...
KNN算法在训练阶段做什么？
与线性回归等其他算法不同，KNN 在训练阶段似乎不执行任何计算。例如，在线性回归的情况下，它会在训练阶段找到系数。但是 KNN 呢？
k最近邻算法中的k值意义何在？
我有7个需要分类的类别和10个特征。在这种情况下，是否存在最优的k值，还是我必须运行KNN并在1到10（大约10个）的k值范围内确定最佳值，然后借助算法本身确定最佳值？
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...
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...