knn

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    一般的なトピック:分類による機能抽出によるカラーマッチングアプリケーション 色を分類するために「カラーヒストグラム」と「K最近傍」を使用することにしました。 私は画像の色のヒストグラムを得ることができ、ラベル付きのCSVファイルにKNNを訓練するためにそれらを配備することができます。このステップは完了です!しかし、私はどのようにそれを分類するためにKNNにテスト画像の色のヒストグラム値を送ることが

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    DBSCANのepsを見積もる次のコードがあります。コードが正常であれば、knn distance plotを取得しました。コードは次のとおり dataは、画素位置(行と列)のアレイである ns = 4 nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=ns).fit(data) distances, indices = nbrs.kneighbors(data) di

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    trainData $ spとtrainData $ sexの両方に関連してデータを訓練することは可能ですか? library(dplyr) library(caret) library(e1071) data(crabs, package = "MASS") crabs = mutate_if(crabs, is.character, as.factor) set.seed(1234

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    だから、私はデータマイニングや機械学習技術に基づく悪質な実行可能ファイルを検出するために、いくつかのモデルを作成し、訓練するために持っている中で最終試験の一部としてプロジェクトを持っています。 2つのテーブル 14998x543(機能) と14998x1(これらのサンプルのクラス)にグループ化された14998個のサンプルのデータセットがあります。 私はいくつかのデータ配列コードを書いていましたが、

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    私はRの学習者です。私はインターネットからの「ヒューマンアクティビティ認識」データセットに取り組んでいます。これには563の変数があり、最後の変数は予測されるべきクラス変数 'Activity'です。 私はR. のキャレットパッケージからここKNNアルゴリズムを使用しようとしています、私は最後の2を除く561の数値型変数を別のデータセットを作成している - 主題と活動。 私はPCAを実行し、上位2

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    library(caret) irisFit1 <- knn3(Species ~ ., iris) irisFit2 <- knn3(as.matrix(iris[, -5]), iris[,5]) data(iris3) train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3]) test <- rbind(iri

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    私はJavaでK最近隣を実装することになっています。 2 csvファイルでこれを行う。 1つは訓練であり、1つはテストであり、どれだけの人が稼いでいるかについての国勢調査データを含んでいます。私はスキャナやファイルリーダーを使用してこれらのファイルからキー情報を取得する方法を理解していない meta data: age, workclass, fnlwgt, education, educatio

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    に文字列値では動作しません私はScikitはK-最寄りNeigbour分類を行うことを学ぶ使用してい print("train_input:") print(train_input.iloc[0]) print("\n") print("train_labels:") print(train_labels.iloc[0]) Iこれを取得: train_input: Passenger

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    に数値でなければなりません: library(dplyr) library(e1071) library(ggplot2) library(nnet) library(DMwR) library(rpart.plot) library(class) dat <- read.csv("C:/Users/Ze/Desktop/HallowSet/train.csv",header

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    私はKnn回帰法とそれ以降のカーネルスムージングについて調べています。私はここに9.2に「knn.reg」の使用方法の説明に従うことをしようとしている x = runif(100,0,pi) e = rnorm(100,0,0.1) y = sin(x)+e : は、私は、次のコードを使用してデータセットを生成したR.でプロットを使用して、これらの方法を実証することを望みます: https