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有没有办法告诉Python中的Knn函数，在我预测可能的结果之前，他应该多久训练一次模型？根据我的理解，如果一个模型被训练了不止一次，它就会更健壮。还是我搞错了？从我的代码来看，这个模型很可能是一次训练：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6提问于2022-09-11得票数 0
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正在尝试使用KD树创建KNN搜索。我可以很好地形成KD-tree (或者至少我相信我可以！)。我的问题是，我正在寻找一系列点中距离每个点最近的两个邻居。
那么，有没有一种方法可以使用KD树找到离某个点最近的K个邻居，即使这个点实际上在树中，或者我需要为每个点构建一个单独的KD树，而忽略我想要搜索的点？
我的实现语言是C++，但我更需要算法或通用帮助，谢谢！
谢谢，斯蒂芬
浏览 0提问于2010-03-27得票数 0
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我只是想知道NearestNeighbors和sklearn.neighbors的KNN分类器有什么区别？
浏览 7提问于2020-07-28得票数 1
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查询最近的范围
、、
我有两个集合，A和B。这两个集合由N个维点和有序(N<10)组成。我需要找到从B到A的最接近的部分，假设最近的部分是B1。B1中的点数应与A相同，且B1中所有点到A的距离之和应为最小。
我已经检查了k-d树。它只有助于在集合中找到最近的点。那么有没有一种算法可以快速找到最近的范围呢？
谢谢。
浏览 1提问于2011-11-05得票数 2
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当使用像SIFT，SURF这样的特征描述符时，近似最近邻是在图像之间进行匹配的最快方法吗？
浏览 6提问于2008-09-23得票数 2
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K-近邻C/C++实现
、、、、
在哪里可以找到k近邻算法的串行C/C++实现？
你知道有哪一个图书馆有这个功能吗？
我已经找到了openCV，但它的实现已经是并行的。
我想从一个串行实现开始，并使用pthread、openMP和MPI将其并行化。
谢谢,
亚历克斯
浏览 0提问于2012-11-21得票数 9
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我想在不改变像素值范围的情况下调整PIL图像的大小。我尝试过Image.resize()，但它将我的像素值范围从0,255更改为79,179 我使用Python和PyTorch，在PyTorch中，transforms.resize()将实现Image.resize() 下面是我使用的测试代码 a = torch.randint(0,255,(500,500), dtype=torch.uint8)
print(a.size())
print(torch.max(a))
a = torch.unsqueeze(a, dim =0)
print(a.size())
compose = tran
浏览 47提问于2019-01-23得票数 0
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曾经有一个名为knnflex的包，用于语言R，但在CRAN中不再可用。我已经得到了tar文件，但是我如何在R下安装它呢？还有其他可以支持knn.dist或knn.predict的包吗？
浏览 0提问于2012-10-20得票数 1
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首先，如何使用openvdb找到最近的点？
第二，如果ClosestSurfacePoint是正确的方法，如何使用它？
我读到了关于使用OpenVDB进行更快的NNS的文章。
()
作者说，他在NNS中使用openvdb提高了速度。
还有一些人以类似的方式实现了同样的目标。
所以，我想自己试试。
经过几次尝试，我终于成功地编译了。
不过，我有点困惑。
在我看来(在阅读了许多文档，包括在线食谱之后)，采样器似乎就是这样做的。
所以，我尝试了这些例子。
GridType::ConstAccessor accessor = grid.getConstAccessor();
GridType::Val
浏览 6提问于2016-11-17得票数 1
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我有一个网站，可以处理用户提交的文本文档(通常为10-100页)。每次用户提交文档时，我都想存储文档的散列，但我希望类似的文档映射到相同的哈希值。实际上，我想知道用户是重新提交略有更改的文档还是重新提交新文档。
我不存储文档，所以我只能比较散列值，也不能将文档相互比较。
我读过很多关于MinHash和LSH的文章，但这些都是基于拥有大量文档的语料库，然后在语料库中找到类似的文档。我认为这些不适用于我，因为我需要一次计算单个文档上的散列向量，而不知道其他文档。
在某些方面，我觉得这应该是一个简单的问题。就像计算一袋单词向量的散列，但我很难找到一个好的方法来实现这一点。
我的比较是基于文本而不是意
浏览 0提问于2019-09-29得票数 2
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我正在kNN的帮助下开发一个推荐引擎。然而，数据是稀疏的，大约有1500个样本和大约200个特征。我有一个值为1或0的序数目标。
有什么技术可以为它做特征选择呢？我假设如果我选择随机森林进行特征选择，那么选择的特征可能与kNN假设的重要特征不同。
另外，对于包含我的样本数量如此之少的特征数量，是否有任何限制？
浏览 19提问于2017-02-03得票数 2
我有一个非常大的语料库，每个元素都包含大量的高维数据。元素不断被添加到语料库中。潜在地，每次交互只需要考虑语料库的一部分。元素被标记，可能带有多个标签和与这些标签的强度相关联的权重。据我所知，数据并不稀疏。
输入数据是大约(10-1000)个输入之间的-1\f25 1...1范围内的一组参数。这可能有一定的灵活性，这取决于哪种机器学习方法是最合适的。
我的目标是高端智能手机设备。理想情况下，处理可以在同一设备上完成，但我对将其传输到普通服务器的可能性持开放态度。
对于这种情况，什么是合适的机器学习方法？
我一直在阅读有关随机forrest决策树、受限boltzmann机器、深度学习boltzm
浏览 2提问于2012-09-23得票数 1
从基本理论上看，knn是一种有监督的算法，而k-均值是一种无监督的算法。
然而，在Sklearn有一个无监督学习(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)的KNN的实现。
在SkLearn，这个无监督的knn到底是什么版本？
这是knn算法吗？
如果是的话，它是如何被无监督的，因为根据定义，knn是受监督的？
如果不是，那又是什么呢？
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我正在做脑瘤的分类工作。该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。现在，我得到了一系列肿瘤的图像，每个图像都属于3个可能的肿瘤病例中的1个。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。 可能的方法： 1)将每个图像裁剪为固定大小(例如100x100)。但这会导致数据丢失，而且根据肿瘤在图像中的位置，我可能会因为到达图像的边缘而面临不均匀的裁剪。 2)将图像填充到固定形状，大于最大的裁剪图像形状(例如350x350)。但这又会在数据中引入噪声，我不确定如何才能在矩形
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
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我正在做一个Midlet应用程序。我发现自己经常需要缩放图像。这已经成为了一个问题，因为有些手机速度相当慢，而且扩展时间太长。
目前，我正在使用Image.createRGBImage(int，boolean)来缩放图像。
我想知道你们中是否有人知道一种非常高效、快速的缩放图像的方法。
备注：--这是一个Midlet应用程序，所以只有JavaME可用，这意味着我无法访问完整java版本中的其他库。
Note2:我的大部分缩放是从小到大的图像，尽管我也会缩小图像。
浏览 2提问于2011-11-23得票数 9
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旅行推销员的启发法
、、、
我正在进行进化优化，在这个项目中，我需要旅行推销员问题的启发。在这种情况下，遗传算法，我们应用小的突变，并希望在未来的某个地方，事情会变得更好。因此，我正在寻找简单的启发式方法来转换可能导致改进的解决方案。
谢谢你的建议
浏览 3提问于2013-08-12得票数 2
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正常吗？当我尝试暴力匹配器时，结果每次都是一致的，但flann并非如此。少量的关键点将匹配到不同的地方。我使用Android包装器编写代码，keypoint检测器和描述符是SURF，类似于：
Mat queryDescriptors = new Mat();
Mat trainDescriptors = new Mat();
DescriptorExtractor surfDE = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.SURF);
surfDE.compute(queryImage, queryKeyPoints, queryDescr
浏览 3提问于2011-11-12得票数 3
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我想写一个可以像-()一样用来扫描MICR码的c++程序。我以前使用过tesseract从图像中扫描文本，它工作得很好，但它失败得很糟糕，当我扫描MICR代码时，它给了我愚蠢的结果。如果有人能建议我如何使用tesseract或任何其他库在Windows中扫描MICR代码，我将非常感激。
谢谢你
浏览 5提问于2015-01-29得票数 0
我想知道算法和算法的区别。
他们的共同点是：
两者都在无向图中找到。
这两种方法都在现有树中添加最短边，直到找到MST为止。
与算法不同，这两种算法都从整体上看图，后者将一个节点一个接一个地添加到MST中。
这两种算法都很贪婪。
唯一的区别似乎是，Boruvkas透视图是每个节点(从那里寻找最便宜的边)，而不是查看整个图(就像Kruskal那样)。
因此，Boruvka应该相对容易并行(不像Kruskal)。这是真的吗？
浏览 0提问于2018-04-22得票数 5
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我正在使用最近邻算法来解决旅行商问题。它非常快，但并不准确。我在某处读到了关于我可以做的两个改进。第一种方法不是从一个随机点开始，而是从每个节点开始运行最近邻算法。(因此，如果有N个节点，最近的邻居运行N次)，然后比较并选择总距离最小的路由。这看起来要精确得多。但它太慢了。
另一种方法是选择一个特殊的节点，而不是随机选择起始节点。然后，仍然运行最近邻居一次，以获得结果。这不会像上面的方法那样准确，但肯定要快得多，因为算法像以前一样只运行一次。但不幸的是，我不记得我是在哪里读到那篇文章的，也不记得选择这个起始节点的标准。
我猜我应该得到每个节点到其他节点之间的总距离，然后选择具有最大值的节点作
浏览 0提问于2013-04-22得票数 2
我使用OBJloader和Three.JS库在场景中加载了两个模型。有些型号的广告牌上使用了model.setRotationFromQuaternion( camera.quaternion );
我的目标是绘制从广告牌上的顶点到相应模型上的顶点的线-当场景第一次加载时，它应该绘制在两个模型上最近的点之间。模型自由旋转，因此线条需要在旋转时更改，从而保持与相同的初始顶点的连接。
把它想象成广告牌是一个标签，这条线连接在标签和旋转模型上的某个地方。
我如何才能做到这一点？
下面是我的代码片段-问题是所有模型的位置都是0,0,0，所以我需要知道如何获得标签和模型上顶点的位置，并将两者连接起来。
浏览 0提问于2017-07-19得票数 0
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我尝试使用sklearn KMean聚类进行监督学习，其中我确实为每个聚类都有一个标签，但不知何故，当我将这些标签提供给拟合函数model.fit(X_train, y_train)时，得到的(输出)标签不是来自我的列表，而是一个聚类编号。我可以在我的原始标签中获得预测吗？例如,
训练集：
x,y,z,class
1,2,3,1001
1,4,8,1002
5,2,9,1003
类是适合的y_train。
测试集：
x,y,z
1,1,1
2,2,2
3,3,3
predicted = model.predict(X_test)给我的结果是1 0 2，而预期的结果是1002 1001 1003
浏览 0提问于2016-05-14得票数 1
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模拟退火初解
、、、、
我们能用其他优化算法如最近邻算法(我正在解决TSPTW)来初始化模拟退火中的第一个最佳解吗?如果它更好，那么我还可以使用哪些其他算法来初始化我对元启发式技术的新问题，请帮助我。
浏览 5提问于2017-04-11得票数 0
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-我有一个数据集，其中包含了大多数变量的缺失数据。假设数据集如下所示：
Obs. var1 var2 var3 var4 var5 var6
1 x11 x12 x13 x14 Nan Nan
2 x21 x22 x23 Nan x25 x26
3 x31 x32 x33 x34 x35 x36
...
n xn1 xn2 xn3 xn4 Nan xn6
我已经将数据集拆分为d1，其中包含所有变量的完整数据，以及d2，其中所有记录至少有一个缺失变量。
我使用KNN建立了不
浏览 0提问于2017-03-26得票数 2
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我有一个1920x1080分辨率的MP4视频文件。它使用H.264视频编解码器进行编码。
我的显示器的本机分辨率是1280x780。我能够播放这个视频文件在vlc播放器或使用图腾播放器没有任何问题。
有人能给我解释一下视频播放器如何显示大于显示器原始分辨率的视频文件吗？
浏览 12提问于2016-01-05得票数 0
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我正在进行一个项目，在这个项目中，我使用费斯根据查询向量检索n个相邻向量。所讨论的数据是文本数据，正在通过使用机器学习模型在进入FAISS之前创建向量来嵌入。
这些邻居都有分配给它们的类别，并且对查询也有相似的评分，如下所示：
Query: Berlin is the capital of Germany
=====
Neighbours output:
5 Neighbour ids: [57, 163, 177, 124, 91]
Text | Category | Similarity
Berlin is a great city to live in | Capital citi
浏览 0提问于2022-07-01得票数 1
我想问一个问题。我正在使用GDAL/OGR包中可用的gdal_translate例程。我想知道在调整图像大小时应用了什么重采样方法。
在新版本的GDAL中，他们允许选择重采样方法，但是在以前的版本中，没有写任何地方！你有什么线索吗？我想他们用的是最近的邻居，但我不确定。
谢谢，Solimyr
浏览 5提问于2014-12-07得票数 1
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比如说，我们有一个循环列表，表示旅行推销员问题的解决方案。这个列表最初是空的。
如果允许用户进入一个城市，并且它是一个接一个的坐标，那么有什么启发方法可以将这些坐标插入到已经存在的旅游中呢？
一个示例使用最近邻启发式:它在旅游中最近的坐标之后插入新坐标。
还有哪些其他选项(如果可能的话是伪代码)。
浏览 7提问于2012-01-07得票数 1
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下面是使用EuclideanDistance计算weka.core.EuclideanDistance距离的代码，其中两个实例都是缺失的值，如下所示
首先，所有缺失的值都是：?，?，？
例二是所有缺失的值：?，?，？
EuclideanDistance distance = new EuclideanDistance();
distance.setInstances(test);
Instance first = test.get(0);
Instance second = test.get(1);
double d = distance.distance(first, second);
但是
浏览 2提问于2013-12-05得票数 2
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有没有一种方法可以将纬度和经度值转换为地名，然后在HTML页面上显示该名称？
if ('geolocation' in navigator) {
let watchID = navigator.geolocation.watchPosition(position => {
let latitude = position.coords.latitude;
let longitude = position.coords.longitude;
console.log(latitude, longitude);
}, error => {
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
6回答
我正在寻找一个简单的建议算法来实现到我的Web应用程序。就像Netflix亚马逊等等..。但更简单。我不需要博士团队来获得更好的建议指标。
所以说我有：
User1喜欢Object1。
User2喜欢Object1和Object2。
我想向User1建议他们可能也喜欢Object2。
我显然可以想出一些天真的东西。我正在寻找一些经过审查和易于实施的东西。
浏览 10提问于2009-12-04得票数 19
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我有兴趣在天文背景下进行两个源目录的交叉匹配。我试着简单地解释一下上下文。
利用源的真实目录(每个源具有某种位置、形状和通量特性)，通过与噪声和仪器人工制品相结合，创建一幅合成天文图像。
然后，开发“一些过程”(无论采用什么方法--它可以是一种深度学习算法，也可以是人工选择源的人)，它可以识别合成图像中的源，显然不了解真实目录。
目前的挑战是将“估计”目录中的来源与真相目录中的来源相对应，在此之后，就有可能设计出一种衡量来源回收办法效力的方法。请记住，由于噪音，估计的位置/通量将与事实不同，而且并不是所有的源都可能被探测到。
一种可能的方法是使用这样的位置交叉匹配算法：https://arxi
浏览 0提问于2020-02-10得票数 1
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我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习，我现在在k近邻部分。作者指出，由于“预测速度慢，不能处理多个特征”，该算法在实际生活中很少使用。然而，在许多文章中，k近邻被提到是数据科学家最流行的算法之一。有人能在这里给我解释一下吗？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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3回答
搜索相似对象
、、、、
假设我有以下对象数组：
Object 0:
[0]=1.1344
[1]=2.18
...
[N]=1.86
-----------
Object 1 :
[0]=1.1231
[1]=2.16781
...
[N]=1.8765
-------------
Object 2 :
[0]=1.2311
[1]=2.14781
...
[N]=1.5465
--------
Object 17:
[0]=1.31
[1]=2.55
...
[N]=0.75
如何比较这些对象？
您可以看到对象0和对象1非常相似，但对象17与它们
浏览 0提问于2018-12-24得票数 0
如果两个不同的数据点之间有关系，如何训练机器学习模型？我的意思不是点之间的两个变量之间的关系，而是两个不同的数据示例或点之间的关系，所以我想将类似的数据点集分类为一个类。在这种情况下哪种算法最适合。我想自己写算法。
浏览 0提问于2018-06-30得票数 1
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3回答
查找最近的地理位置
、、、
我正在寻找一种方法，以获得近地理位置从一个地理位置。我可以计算两个位置的差异，但我需要从半径为10-20英里的点找到所有的地理位置。我在flickr上找到了一个类似的东西：
有谁知道它是怎么工作的吗？它们必须将纬度和经度转换为唯一值，并且必须找到接近此位置或其他位置的所有条目。
感谢您的帮助！
浏览 0提问于2013-01-06得票数 1
1回答
我有两个集合:A和B，这两个集合都包含相同数量的高维点。如何为集合B中的每一个点找到集合A中最近的邻域？
我考虑过使用Voronoi图，但是(根据维基百科)它似乎不适合大于2的维度。
有人能给我推荐一种方法吗？
浏览 2提问于2014-10-29得票数 2
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1回答
我正在使用d3创建一个图，试图在一个在平面上绘制点的函数中加速最近的nabour搜索。
有没有一种方法可以直接将点添加到图中，这样我就可以在while循环中添加点，而不是重新绘制整个voronoi？
var svg = d3.select("svg")
var distance = function(pa, pb) {
var x = pa[0] - pb[0],
y = pa[1] - pb[1]
return Math.sqrt((x * x) + (y * y))
}
var scatterCircle = function(point, radiu
浏览 1提问于2017-05-05得票数 0
我正在尝试编写一个函数，使用使用Haskell的泊松盘分布来创建一组点( :: (Float,Float))。我使用Birdson的算法作为上的。
点被保存在一个网格中，以至于每个单元的点数永远不会超过一个点。通过这样做，最近邻问题从O(n)降为O(1)。
我的问题是在这个网格中使用什么样的数据结构。JavaScript使用可变数组和for-循环，命令式语言倾向于这样做。我可以使用Vectors复制这种方法，但是我觉得可能有一个更好的功能数据结构。
什么样的结构可能适合这个网格？这里是使用Comonads的地方吗？
浏览 4提问于2014-07-27得票数 5
我使用将单张音乐呈现给SVG，并在浏览器中显示它们。
对于我的项目，我需要得到一个特定类型的最近的SVG元素到鼠标指针。由于性能问题，计算所有元素的距离(例如使用d3.js)并不是可行的解决方案。
有什么优雅的方法吗？
浏览 0提问于2015-07-06得票数 3
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我在2D网格(x，y)上有一些点，我需要找到距离该点n个距离的所有点。我测量距离的方法是使用两点之间的距离公式。有人知道怎么做吗？
编辑:仅供参考，我正在尝试编写一些AI路径查找，它将在使用基于网格的位置的系统中保持与目标的一段距离。目前我正在使用A*路径查找，但我不确定这是否重要或有什么不同，因为我对这个东西有点陌生。
浏览 1提问于2012-01-01得票数 6
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1回答
我想使用K-最近邻方法从数据集中检索最近的树到输入树。树中的节点有值，但每棵树中的分支没有标签。
例如：
第一棵树：(S (V ) (N (P )) (V (V ) (N (D ) (N )
树2：(S (V (V ) (P (R )) (N (D ) (N )
我想用k近邻来解决这个问题。你有什么想法来解决这个问题吗？
浏览 2提问于2013-08-14得票数 0
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2回答
我正在做一项需要使用A*算法的作业，但我不知道怎么做。
任务是，想象一个邮递员在网格地图上发送从(0,0)到无穷远的包裹。他在一天开始时列出了一系列任务，每个任务都分配了一个起点(x1,y1)和一个终点(x2,y2)。由于他不能同时处理两项任务，他将不得不安排这些任务，以便当他完成一项任务并从终点移动到下一个起点时，他可以在一天中具有最小的旅行距离。该距离计算为曼哈顿距离，即d(x1,y1,x2,y2) = abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1)。
示例输入：
Job 3 3 to 5 3 # there is a job from (3,3) to (5,3)
浏览 1提问于2013-04-29得票数 1
3回答
所以，我正在通过学习我的自我蟒蛇，我坚持练习13，它说：
编写一个函数来均匀地缩小或放大图像。您的函数应该获取带有缩放因子的图像。若要缩小图像，比例因子应介于0和1之间。若要放大图像，比例因子应大于1。
这不是一个关于PIL的问题，而是询问要使用哪种算法，以便我可以自己编写代码。
我发现了一些类似的问题，比如，但我不知道如何将其翻译成python。
任何帮助都将不胜感激。
我得出了这样的结论：
import image
win = image.ImageWin()
img = image.Image("cy.png")
factor = 2
W = img.getWidt
浏览 2提问于2012-09-16得票数 1
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3回答
我不是一个训练有素的统计学家，所以我为一些词的错误用法道歉。我只是想从Weka近邻算法中获得一些好的结果。我将在我的解释中使用一些冗余作为一种尝试让概念理解的方法：
有没有一种方法可以使多维空间标准化，使任何两个实例之间的距离始终与对因变量的影响成正比？
换句话说，我有一个统计数据集，我想使用“最近邻”算法来查找与指定测试实例最相似的实例。不幸的是，我的初始结果是无用的，因为两个在值上非常接近的属性与因变量的相关性很弱，这将错误地偏向距离计算。
例如，假设您正在尝试根据汽车数据库查找给定汽车的最近邻居:制造商、型号、年份、颜色、发动机大小、车门数量。我们直观地知道，品牌、型号和年份对价格的影响
浏览 0提问于2015-11-02得票数 1
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我需要你帮忙处理Weka的体重问题。我正在对大量数据进行实验:将数据转化为实例，并使用不同的分类器进行研究。现在，我想研究如何赋予实例的权重对学习产生影响--有时我想赋予一个实例一个权重，而有时却没有。我的问题是：
可能的重量范围是多少？
不同的分类器，权重的影响是否不同？
有没有默认的权重(我在某个地方看到可能是1，但我想让它放心)？
请参考有关资料:)
浏览 2提问于2012-10-09得票数 5
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我使用的是vlfeat的kdtree，它实现了来自FLANN的kd-tree，据说是处理高维数据。然而，现在我有一个从128x15000数据集构建的kdtree，对任何东西的kd树查询已经减慢到每次查询8秒。这是kd-tree的极限吗？FLANN也应该是一个更快的优化kdtree。
我现在还有其他选择吗？
浏览 0提问于2012-07-28得票数 2
1回答
我有两个数据集A和B。我想做的是，对于A中的每一个观察，我想从B中找到5个与A最接近和匹配的观测数据。
我该怎么开始？
谢谢你的帮助!
浏览 0提问于2018-01-08得票数 1
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我需要使用(我希望)最近邻算法对一些数据进行分类。我用谷歌搜索了这个问题，找到了很多库(包括PyML、mlPy和Orange)，但我不确定从哪里开始。
我应该如何使用Python实现k-NN？
浏览 1提问于2011-09-07得票数 43
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只使用范畴变量的SMOTE-NC
、、、、
我正在处理一个只包含绝对特性的数据文件。为了重现我所面临的问题，我将举下面的例子：
d = {'col1':['a','b','c','a','c','c','c','c','c','c'],
'col2':['a1','b1','c1','a1','c1','c1','c1',
浏览 2提问于2020-11-18得票数 1
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