KNN algo em matlab

Regressão de Knn em R

Estou investigando os métodos de regressão Knn e mais tarde o Kernel Smoothing. Desejo demonstrar esses métodos usando gráficos em R. Gerei um conjunto de dados usando o seguinte código: x = runif(100,0,pi) e = rnorm(100,0,0.1) y = sin(x)+eEu ...

Encontrar vizinhos K-mais próximos e sua implementação

Estou trabalhando na classificação de dados simples usando o KNN com distância euclidiana. Eu vi um exemplo do que eu gostaria de fazer que é feito com o MATLABknnsearch função como mostrado abaixo: load fisheriris x = meas(:,3:4); ...

usando k-NN em R com valores categóricos

Aumentar n_jobs não afeta o GridSearchCV

Eu configurei um experimento simples para verificar a importância da CPU multi-core durante a execução do sklearnGridSearchCV comKNeighborsClassifier. Os resultados que obtive são surpreendentes para mim e me pergunto se eu não entendi os ...

Erros de treinamento de interpolação de R quando y não é um fator

Estou usando o R-studio e estou usando o kaggledados de cobertura florestal [http://www.kaggle.com/c/forest-cover-type-prediction/data]e continue recebendo um erro ao tentar usar a função knn3 no sinal de intercalação. aqui está o ...

Pacote instalado, mas recebendo um erro que a função não pode ser encontrada R [duplicado]

Trem KNN () no cv2 com opencv 3.0

Estou tentando executar os vizinhos k-mais próximos usando o cv2 (python 2.7) e o opencv 3.0. Eu repliquei a mesma mensagem de erro usando código ...

R - converte de categórico para numérico para KNN

Estou tentando usar o pacote Caret do R para usar o KNN aplicado ao banco de dados "abalone" do UCI Machine Learning (link para odados [http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data]) Mas não permite usar o KNN ...

Computação da matriz de distância esparsa em par

Eu tenho umNxM matrix e eu quero calcular oNxN matriz de distâncias euclidianas entre oM pontos. No meu problema,N é de cerca de 100.000. Como planejo usar essa matriz para um algoritmo de k-vizinho mais próximo, só preciso manter ok distâncias ...