2.4.1 构造kd树 给定一个二维空间数据集,T={(2,3),(5,4),(9,6)(4,7),(8,1),(7,2)} ,构造的kd树见下图 2.4.2 kd树最近邻搜索算法 三.实现算法 下面算法实现并没有从构建kd树再搜索kd树开始,首先数据分为两部分,train数据和predict的数据,将train的数据抽取k个作为predict的最临近k节点,计算这k个数据和predict的距离,继续计算train中其他数据和predict的欧式距离,若小于k中欧式距离,那么替换较大的原始最临近…

1 简介 k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类.k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻法不具有显式的学习过程.k近邻法实际上利用训练数据集对一特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素. 2 模型 2.1 简介 k近邻法中,当训练集.距离度量(如欧氏距离).k值及分类决策规则(如多数表…

1. kd树简介 构造kd树的方法如下:构造根结点,使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;通过下面的递归方法,不断地对k维空间进行切分,生成子结点.在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点,确定一个超平面,这个超平面通过选定的切分点并垂直于选定的坐标轴,将当前超矩形区域切分为左右两个子区域(子结点);这时,实例被分到两个子区域.这个过程直到子区域内没有实例时终止(终止时的结点为叶结点).在此过程中,将实例保存在相应的结点上. 2. kd树建立 3. kd树搜索…

1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数址小作为剪枝的标准. 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则,生成二叉树. 2.1.1 回归树生成 2.2 分类树 对分类树用基尼指数(Gini imlex)最小化准则,进行特征选择,生成二叉树. 2.2.1 分类树生成 2.3 剪枝 CART剪枝算法由两步组成:…

KNN算法 基本模型: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.这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类. KNN没有显式的学习过程. KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分.特征空间中,对每个训练实例点\(x_i\),距离该点比其它点更近的所有点组成一个区域,叫作单元(cell).每个训练实例拥有一个单元.所有的训练实例点的单元构成对特征空间的一个划分.如下图所示. 三要素:KNN模型由三个基本要素--距离度量,K值选择,分类决策决定.当三要…

本系列笔记内容参考来源为李航<统计学习方法> k近邻是一种基本分类与回归方法,书中只讨论分类情况.输入为实例的特征向量,输出为实例的类别.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素. k近邻算法 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,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. k近邻法没有显示的学习过程. k近邻模型 距离度量 一般为欧式距离,Lp距离.Minkowski距离等 由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的. 式…

最近阅读了李航的<统计学习方法(第二版)>,对AdaBoost算法进行了学习. 在第八章的8.1.3小节中,举了一个具体的算法计算实例.美中不足的是书上只给出了数值解,这里用代码将它实现一下,算作一个课后作业. 一.算法简述 Adaboost算法最终输出一个全局分类模型,由多个基本分类模型组成,每个分类模型有一定的权重,用于表示该基本分类模型的可信度.最终根据各基本分类模型的预测结果乘以其权重,通过表决来生成最终的预测(分类)结果. AdaBoost算法的训练流程图如下: AdaBoost在训…

K近邻法 1基本概念 K近邻法,是一种基本分类和回归规则.根据已有的训练数据集(含有标签),对于新的实例,根据其最近的k个近邻的类别,通过多数表决的方式进行预测. 2模型相关 2.1 距离的度量方式 定义距离 (1)欧式距离:p=2. (2)曼哈顿距离:p=1. (3)各坐标的最大值:p=∞. 2.2 K值的选择 通常使用交叉验证法来选取最优的k值. k值大小的影响: k越小,只有距该点较近的实例才会起作用,学习的近似误差会较小.但此时又会对这些近邻的实例很敏感,如果紧邻点存在噪声,预测就会出错…

K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是根据训练集中k个最近邻,通过多数表决的方式进行预测.所以模型需要保留所有训练集数据,而象感知机这样的模型只需要保存训练后的参数即可,训练集不需要保留 K近邻算法 K近邻法三要素 和其他统计学习方法不同的,K近邻法的三要素是,k值的选择,距离度量和分类决策规则 距离度量 首先如何定义"近"?…

k 近邻法(k-nearest neighbor,k-NN) 是一种基本分类与回归方法.本书只讨论分类问题中的k近邻法.k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类.k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻法不具有显式的学习过程.k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基…