KNN算法的实现

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K近邻(KNN)算法简介 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿…

KNN算法的实现（R语言）

一 . K-近邻算法(KNN)概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样…

Bug2算法的实现（RobotBASIC环境中仿真）

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不能看几遍就理解理论中的奥妙,只能在别人大谈XX理论XX算法的时候,自己一个人苦逼的面对错误的程序问为什么... 下面开始动手来实现一下简单的Bug2避障算法.由于算法中涉及到机器人与外界环境的交互,因此需要选择一个仿真软件.常用的移动机器人仿真软件主要有Gazebo.V-rep.Webots.MRD…

Canny边缘检测算法的实现

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J…

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer java基础解析系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读实验遍历HashMap public static void main(String[] args) { Map<String, String> map=new HashMap<St…

SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍）

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…