模式识别是一种通过对数据进行分析和学习,从中提取模式并做出决策的技术。这一领域涵盖了多种技术和方法,可用于处理各种类型的数据,包括图像、语音、文本等。以下是一些常见的模式识别技术:
这些技术通常不是孤立存在的,而是相互交叉和融合的,以解决更复杂的问题。在实际应用中,根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
1.理解K-近邻法的基本原理和核心概念。
2.学习如何使用K-近邻算法进行模型训练和预测。
3.掌握K-近邻法在不同数据集上的应用和调优方法。
K-近邻(简称KNN)算法是一种基于实例的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。其算法原理可以简单概括如下: KNN 算法原理:
总体而言,KNN 算法的核心思想是通过找到数据点的最近邻来进行分类或回归,该算法直观易懂,但也有一些需要注意的问题,例如对数据的高维度敏感和计算复杂度。
本次实验主要围绕K-近邻法展开,包括以下关键步骤:
C语言代码:
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <fstream>
#define NATTRS 5 //number of attributes
#define MAXSZ 1700 //max size of training set
#define MAXVALUE 10000.0 //the biggest attribute's value is below 10000(int)
#define K 5
using namespace std;
struct vector {
double attributes[NATTRS];
double classlabel;
};
struct item {
double distance;
double classlabel;
};
struct vector trSet[MAXSZ];//global variable,the training set
struct item knn[K];//global variable,the k-neareast-neighbour set
int curTSize = 0; //current size of the training set
int AddtoTSet(struct vector v)
{
if(curTSize>=MAXSZ) {
cout<<endl<<"The training set has "<<MAXSZ<<" examples!"<<endl<<endl;
return 0;
}
trSet[curTSize] = v;
curTSize++;
return 1;
}
double Distance(struct vector v1,struct vector v2)
{
double d = 0.0;
double tem = 0.0;
for(int i = 0;i < NATTRS;i++)
tem += (v1.attributes[i]-v2.attributes[i])*(v1.attributes[i]-v2.attributes[i]);
d = sqrt(tem);
return d;
}
int max(struct item knn[]) //return the no. of the item which has biggest distance(
//should be replaced)
{
int maxNo = 0;
if(K > 1)
for(int i = 1;i < K;i++)
if(knn[i].distance>knn[maxNo].distance)
maxNo = i;
return maxNo;
}
double Classify(struct vector v)//decide which class label will be assigned to
//a given input vetor with the knn method
{
double dd = 0;
int maxn = 0;
int freq[K];
double mfreqC = 0;//the class label appears most frequently
int i;
for(i = 0;i < K;i++)
knn[i].distance = MAXVALUE;
for(i = 0;i < curTSize;i++)
{
dd = Distance(trSet[i],v);
maxn = max(knn);//for every new state of the training set should update maxn
if(dd < knn[maxn].distance) {
knn[maxn].distance = dd;
knn[maxn].classlabel = trSet[i].classlabel;
}
}
for(i = 0;i < K;i++)//freq[i] represents knn[i].classlabel appears how many times
freq[i] = 1;
for(i = 0;i < K;i++)
for(int j = 0;j < K;j++)
if((i!=j)&&(knn[i].classlabel == knn[j].classlabel))
freq[i]+=1;
for(i = 0;i < K;i++)
cout<<"freq:"<<freq[i]<<endl;
int mfreq = 1;
mfreqC = knn[0].classlabel;
for(i = 0;i < K;i++)
if(freq[i] > mfreq) {
mfreq = freq[i];//mfreq represents the most frepuences
mfreqC = knn[i].classlabel; //mfreqNo is the item no. with the most frequent
//classlabel
}
return mfreqC;
}
void main()
{
double classlabel;
double c;
double n;
struct vector trExmp;
int i;
ifstream filein("data.txt");
if(filein.fail()){cout<<"Can't open data.txt"<<endl; return;}
while(!filein.eof())
{
filein>>c;
trExmp.classlabel = c;
cout<<"lable:"<<trExmp.classlabel<<"| ";
for(int i = 0;i < NATTRS;i++)
{
filein>>n;
trExmp.attributes[i] = n;
cout<<trExmp.attributes[i]<<" ";
}
cout<<endl;
if(!AddtoTSet(trExmp))
break;
}
filein.close();
struct vector testv={{1,18,11,11,0.5513196},17};
classlabel = Classify(testv);
cout<<"The classlable of the testv is: ";
cout<<classlabel<<endl;
for(i = 0;i < K;i++)
cout<<knn[i].distance<<"\t"<<knn[i].classlabel<<endl;
//cout<<max(knn);
}
程序分析:
这段程序实现了一个简单的K-最近邻(KNN)分类器。以下是对程序的详细分析:
struct vector
: 用于表示数据点的结构体,包含了属性(attributes)和类别标签(classlabel)。struct item
: 用于表示KNN中每个邻居的结构体,包含了距离(distance)和类别标签(classlabel)。struct vector trSet[MAXSZ]
: 存储训练集的数组。struct item knn[K]
: 存储K个最近邻居的数组。int curTSize
: 记录当前训练集的大小。trSet
中。testv
进行分类,并输出分类结果和K个最近邻居的信息。总体而言,该程序实现了一个简单的KNN分类器,通过计算输入向量与训练集中各数据点的距离,找到最近的K个邻居,然后通过多数投票原则确定输入向量的类别。这个程序是一个基础的机器学习示例,用于展示KNN算法的基本原理。
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