https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/51986805 一:kd樹構建 以二維平面點((x,y))的集合(2,3),(5,4),(9,6),(4,7),(8,1),(7,2)為例結合下圖來說明k-d tree的構建過程 ...
李航老師書上的的算法說明沒怎么看懂,看了網上的博客,悟出一套循環 建立好KD樹以后的K近鄰搜索 ,我想應該是這樣的 例子是李航 統計學習算法 第三章 頁 例 . : 步驟 結點查詢標記 棧內元素 本次循環結束后 最近點 最近距離 說明 A B C D E F G 初始化 ABD M 空 Mdis 初始化:先將S所在的區域找到,將經過的各個結點依次加入棧中,將查詢標記初始化為 循環 AB M D ...
2019-12-04 21:13 0 836 推薦指數:
https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/51986805 一:kd樹構建 以二維平面點((x,y))的集合(2,3),(5,4),(9,6),(4,7),(8,1),(7,2)為例結合下圖來說明k-d tree的構建過程 ...
k近鄰算法 算法(k近鄰法): 輸入:訓練數據集: 輸出:實例x所屬的類y (1)根據給定的距離度量,在訓練集中找到距離x最近的k個點,涵蓋這k個點的x的鄰域記為Nk(x) (2)在Nk(x)中根據分類決策規則(如多數表決)決定 ...
K近鄰法 1基本概念 K近鄰法,是一種基本分類和回歸規則。根據已有的訓練數據集(含有標簽),對於新的實例,根據其最近的k個近鄰的類別,通過多數表決的方式進行預測。 2模型相關 2.1 距離的度量方式 定義距離 (1)歐式距離:p ...
第3章 k近鄰法 k近鄰法(k-nearest neighbor, k-NN)是一種基本分類與回歸方法。 k近鄰法假設給定一個訓練數據集,其 中的實例類別己定。分類時,對新的實例,根據其k個最近鄰的訓練實例的類別 通過多數表決等方式進行預測。k近鄰 法實際上利用訓練數據集 ...
決策樹(ID3、C4.5、CART) 1、決策樹基本介紹 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,他既可以是if-then 規則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 主要有點:可讀性、分類快 本質:從訓練數據集中歸納出一組分類規則 2、 決策樹模型 ...
等組成。 統計學習方法包括假設空間、模型選擇的准則、模型學習的算法,這些統稱為統計學習方法的三要素: ...
決策樹模型和學習 決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由節點(node)和有向邊(directed edge)組成。有向邊有兩種類型:內部節點(internal node)和葉節點(leaf node)。內部節點表示一個特征或屬性, 葉節點表示一個類。 決策樹 ...
/*先把標題給寫了,這樣就能經常提醒自己*/ 決策樹是一種容易理解的分類算法,它可以認為是if-then規則的一個集合。主要的優點是模型具有可讀性,且分類速度較快,不用進行過多的迭代訓練之類。決策樹學習通常包括3個步驟:特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。比較常用到的算法有ID3、C4.5 ...