我很难使用ELKI MiniGUI运行空间异常点检测算法。许多算法对于数据库中的每个对象都需要一个KNN列表。似乎首先需要从空间坐标数据库创建KNN标签列表，而不包括属性。然后，假设空间孤立点检测算法与空间KNN的外部文件一起运行在属性数据库中。
我的Java经验有限，所以我希望在命令行中使用ELKI，并使用MiniGUI为每个任务组装代码。看来，我确实需要一个外部文件，或者缓存的数据，其中包含每个
浏览 4提问于2014-02-04得票数 1
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我想在weka中编写一个基于j48决策树的分类器，它在leafs中使用了另一个分类算法。具体地说，我想要knn。例如，让我们看一个分类过程:给定一个新实例，我希望使用j48树获得“他的”叶子，然后不是返回与该叶子相关联的类，而是基于到达该叶子的训练集实例，返回knn算法将在该实例上返回的分类。所以基本上我想在j48的分类方法中注入knn算法。
我正在寻找一种使用weka API在<
浏览 2提问于2012-04-12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。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</em
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我正在尝试使用knn算法进行分类。我的问题是如何调整算法使用的邻居数量？如何在命令中调整此参数？species_knn = train(species ~., method= "knn", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv',
浏览 2提问于2018-01-07得票数 2
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泡菜懒人
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由于Knn是一个懒惰的学习者，需要距离计算，当新的数据到达有关培训数据Xtrain。当我打印knn_from_pickle时，只显示了传递给KNeighboursClassifier算法的超参数。(saved_model) 而其他算法(如高斯朴素Bayes )中的腌制对象占用的空间是：sys.getsizeof(save
浏览 2提问于2020-07-06得票数 1
我试着做一个学习曲线，我想使用的算法是knn算法。对此，估计量的值应该是多少。它的可能值或选项不在文档中(我也不确定它是否应该存在)。ca','thal']
train_size, train_scores, validation_scores = learning_curve(estimator = KNN[features], y=dataset[target], train_size
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
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我正在尝试用python实现k-最近邻算法。最后，我得到了以下代码。但是，我很难找到最近的邻居的索引。下面的函数将返回距离矩阵。但是，我需要在features_train (算法的输入矩阵)中获取这些邻居的索引。[d]: dist2kNN = np.insert(dist2kNN, j, dist)
dist2kNN= dist
浏览 0提问于2016-10-18得票数 0
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我的knn算法python脚本有问题。我用曼哈顿算法更改了算法中使用的度量。所以我写的是： def manhattan_dist(self, data1, data2):
浏览 45提问于2020-10-19得票数 0
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我的问题涉及图聚类算法的应用。大多数情况下，我看到图形是通过使用数据中的节点和边来创建的。例如，假设我们有社交媒体数据:数据中的每个个体都可以表示为一个节点，而个体之间的关系可以表示为边。使用这些信息，我们可以构建一个图，然后在该图上执行图聚类算法(例如，Louvain聚类)。
有时，也可以使用点之间的距离来绘制图形。点之间的距离可以看作是边。例如，在谱聚类算法中，从数据中生成一个KNN</
浏览 5提问于2020-08-25得票数 2
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我读到在KNN算法中我们需要交叉验证，因为我们从KNN的训练测试中发现的K值可能无法对未见数据进行泛化。给出的逻辑是，在求K值时使用测试数据集，因此KNN-算法具有测试数据集的信息，因为K是通过测试数据集发现的。这和看不见的数据不一样。但是是的，K值是从测试数据集中找到的，因此我们得到了我们的KNN算法，但是对测试数据的
浏览 0提问于2022-01-09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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我想使用KNN创建一个训练模型(我也会使用其他ML模型)，但我只是想知道.
我有大约6个特性，总共有60.000 (6万)个参考点(因此，我每个特性大约有10.000个参考点)。我知道，从计算的角度来看，这并不理想(对于像KNN这样的算法)，所以我应该使用KD-树(或者KNN可以用于这几个特征/参考点)吗？因为.。如果我必须计算我的测试点和所有参考点之间的距离(例如，欧几里得距离，对于多维模型)……我可以想象这需要相当长的时
浏览 10提问于2022-11-10得票数 0
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我有一个使用KNN算法的classify.By数据集，我得到了90%的准确率，但通过使用支持向量机，我只能获得超过70%的准确率。支持向量机不比KNN好吗？我知道这可能是愚蠢的问题，但是，支持向量机的参数是什么，它将给出近乎KNN算法的近似结果。我在matlab R2008上使用libsvm包。
浏览 1提问于2013-10-17得票数 7
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我试图使用cosine_similarity运行KNN Classifier，但没有成功。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityX的形状(150个样本，4个特征)：Y的形状：我搞错了：
ValueError: Expected 2D如何使用KNN</e
浏览 0提问于2021-07-03得票数 2
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返回一个关于数据挖掘的问题，并在数据挖掘方面与Weka和WekaSharp合作。用决策树J48算法和朴素贝叶斯算法分别在10 ~ 30 min内完成，取得了良好的效果。当我通过KNN算法运行相同的数据并且它从未完成分析时，它不会出错，它只是永远运行。我试过所有不同的参数，但都没有效果。当我在较小的样本数据集(如iris.arff )上运行相同的KNN算法时，它毫不费力地结束了。下面
浏览 2提问于2013-11-26得票数 2
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嵌入式平台OpenCV的特征检测
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我正在使用OpenCV库，到目前为止，我使用的是包含在OpenCV中的特征检测算法。
我尝试了不同的关键点提取和描述算法: SIFT，冲浪，ORB。然后，我尝试使用不同的算法来提取关键点，然后进行描述。第一种方法是采用快速算法提取关键点，然后对ORB或SURF进行描述，结果不太好且不存在旋转不变量，然后尝试混合其他算法。现在，我得到了最好的结果，时间允许使用OR
浏览 2提问于2016-10-08得票数 1
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确定分类问题的最佳算法
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我有一个由人口普查数据(年龄、性别、就业类型、种族、教育水平等)组成的数据集。我的任务是编写一个算法来预测数据点(30，男性，白人等)年收入将超过50000美元。到目前为止，我实现了一个运行30小时的KNN算法，但在测试数据上达到了大约90%的准确率。我希望使用SVM算法或朴素贝叶斯算法或其他任何可能在这里工作的东西来实现更高的准确性。我正在寻找一种算法，它在python中实现起来
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
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从UMAP连通性计算邻接矩阵？
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从knn-图中，我们可以使用以下参数来计算附加矩阵：knn = kneighbors_graph(df.values, n_neighbors, metric = metric, knn = pd.DataFrame(knn, columns =ids, index = ids)
这给出了KNN-邻居的邻接
浏览 3提问于2021-10-17得票数 1
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