训练算法并对算法的准确值准确率进行估计 #导入相应模块 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline #将所有准备的样本加载到列表中 x = []for i in range(10):     for j in range(1,501):          x.append(plt.imread("./data/%d/%d_%d.bmp"%(i,i,j))) …

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算…

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k…

手动实现KNN算法 计算距离 取k个邻近排序 距离(欧氏) 预习 import numpy as np # 数组运算是面向元素级别的 arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([4,5,6]) arr1 - arr2 array([-3, -3, -3]) (arr1-arr2)**2 array([9, 9, 9], dtype=int32) sum(arr1-arr2) -9 # 计算a(1,2,3) 和点b(4,5,6)的距离 # 1. 计算'差'向…

一.KNN算法描述   KNN(K Near Neighbor):找到k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表.KNN算法属于有监督学习方式的分类算法,所谓K近邻算法,就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个实例(就是上面提到的K个邻居),如果这K个实例的多数属于某个类,就将该输入实例分类到这个类中,如下图所示.                                上图中有两种不同类别的样本数据,分别用蓝色正…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集 手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字. MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本. sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了…

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport…

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.…