生活随笔
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K-近邻分类算法KNN
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
K-近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）是一種很好理解的分類算法，簡單說來就是從訓練樣本中找出K個與其最相近的樣本，然后看這K個樣本中哪個類別的樣本多，則待判定的值（或說抽樣）就屬于這個類別。
KNN算法的步驟
- 計算已知類別數據集中每個點與當前點的距離；
- 選取與當前點距離最小的K個點；
- 統計前K個點中每個類別的樣本出現的頻率；
- 返回前K個點出現頻率最高的類別作為當前點的預測分類。
OpenCV中使用CvKNearest
OpenCV中實現CvKNearest類可以實現簡單的KNN訓練和預測。
[cpp]?view plaincopy
int?main()?? {?? ????float?labels[10]?=?{0,0,0,0,0,1,1,1,1,1};?? ????Mat?labelsMat(10,?1,?CV_32FC1,?labels);?? ????cout<<labelsMat<<endl;?? ????float?trainingData[10][2];?? ????srand(time(0));??? ????for(int?i=0;i<5;i++){?? ????????trainingData[i][0]?=?rand()%255+1;?? ????????trainingData[i][1]?=?rand()%255+1;?? ????????trainingData[i+5][0]?=?rand()%255+255;?? ????????trainingData[i+5][1]?=?rand()%255+255;?? ????}?? ????Mat?trainingDataMat(10,?2,?CV_32FC1,?trainingData);?? ????cout<<trainingDataMat<<endl;?? ????CvKNearest?knn;?? ????knn.train(trainingDataMat,labelsMat,Mat(),?false,?2?);?? ?????? ????int?width?=?512,?height?=?512;?? ????Mat?image?=?Mat::zeros(height,?width,?CV_8UC3);?? ????Vec3b?green(0,255,0),?blue?(255,0,0);?? ?? ????for?(int?i?=?0;?i?<?image.rows;?++i){?? ????????for?(int?j?=?0;?j?<?image.cols;?++j){?? ????????????const?Mat?sampleMat?=?(Mat_<float>(1,2)?<<?i,j);?? ????????????Mat?response;?? ????????????float?result?=?knn.find_nearest(sampleMat,1);?? ????????????if?(result?!=0){?? ????????????????image.at<Vec3b>(j,?i)??=?green;?? ????????????}?? ????????????else???? ????????????????image.at<Vec3b>(j,?i)??=?blue;?? ????????}?? ????}?? ?? ?????????? ????????for(int?i=0;i<5;i++){?? ????????????circle(?image,?Point(trainingData[i][0],??trainingData[i][1]),??? ????????????????5,?Scalar(??0,???0,???0),?-1,?8);?? ????????????circle(?image,?Point(trainingData[i+5][0],??trainingData[i+5][1]),??? ????????????????5,?Scalar(255,?255,?255),?-1,?8);?? ????????}?? ????????imshow("KNN?Simple?Example",?image);??? ????????waitKey(10000);?? ?? }?? 使用的是之前BP神經網絡中的例子，分類結果如下：
預測函數find_nearest()除了輸入sample參數外還有些其他的參數：
[cpp]?view plaincopy
float?CvKNearest::find_nearest(const?Mat&?samples,?int?k,?Mat*?results=0,??? const?float**?neighbors=0,?Mat*?neighborResponses=0,?Mat*?dist=0?)??
即，samples為樣本數*特征數的浮點矩陣；K為尋找最近點的個數；results與預測結果；neibhbors為k*樣本數的指針數組（輸入為const，實在不知為何如此設計）；neighborResponse為樣本數*k的每個樣本K個近鄰的輸出值；dist為樣本數*k的每個樣本K個近鄰的距離。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的K-近邻分类算法KNN的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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