图像的均方误差的matlab代码-ML_kNN:ML_kNN
图像的均方误差的matlab代码
机器学习第一次作业
机器学习平台python和matlab的熟悉
1
问题描述
1
用python或者matlab编写一个KNN分类器
训练集为semeion_train.csv
测试集为semeion_test.csv
计算在测试集上的错误率（k
=
1
3
5
7）
2
选做
在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值
画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线
3
本次实验的简要介绍
实验内容
本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python
PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示：
kNN算法简介
kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。
2.
解决方法
1
解决思路
计算待分类点与已知类别的点之间的距离
按照距离递增次序排序
选取与待分类
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资源详情
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