weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于…

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是: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.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. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于KNN方法主要靠周围有限的邻…

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits…

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类…

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法 1.K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN) K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是: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.用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实…

一.简介 KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类: 二.原理 KNN算法主要用于分类任务中,用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别,即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类,k是KNN中最基本的参数,表示任意数目的近邻,在k确定后,KNN算法还依赖于一个带标注的…

1.如题. 最近写了一个FCM的聚类算法,希望能够可视化结果,因此一个想法是调用weka中的包,使自己的程序可以可视化.这里参考了网络上的方法,首先实现在Eclipse中调用weka包实现分类的功能. 步骤如下: 1. 到weka官网下载weka安装程序,并安装: 2.在weka安装目录:(我的是C://Program Files//Weka-3-6)找到两个jar包:weka.jar 和 weka-src.jar,以供下面使用: 3.在Eclipse中新建一个工程,并新建class: 4.在新…

在本系列前面的文章中,简单介绍了一下Ignite的线性回归算法,下面会尝试另一个机器学习算法,即k-最近邻(k-NN)分类.该算法基于对象k个最近邻中最常见的类来对对象进行分类,可用于确定类成员的关系. 一个适合k-NN分类的数据集是鸢尾花数据集,它可以很容易地通过UCI网站获得. 鸢尾花数据集由150个样本组成,来自3种不同种类的鸢尾花各有50朵(Iris Setosa, Iris Versicolour和Iris Virginica).以下四个特征可供每个样本使用: 萼片长度(cm) 萼片宽…

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KNN简介 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.KNN分类算法属于监督学习. 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. 算法思路 KNN是通过测量…