原文 opencv實現knn演算法
這個演算法首先貯藏所有的訓練樣本，然後通過分析（包括選舉，計算加權和等方式）乙個新樣本周圍k個最近鄰以給出該樣本的相應值。這種方法有時候被稱作「基於樣本的學習」，即為了**，我們對於給定的輸入搜尋最近的已知其相應的特徵向量。
class cvknearest : public cvstatmodel //繼承自ml庫中的統計模型基類
;
訓練knn模型
bool cvknearest::train( const cvmat* _train_data, const cvmat*_responses,const cvmat* _sample_idx=0, bool is_regression=false
,
int _max_k=32, bool _update_base=false );
這個類的方法訓練k近鄰模型。它遵循乙個一般訓練方法約定的限制：只支援cv_row_sample資料格式，輸入向量必須都是有序的，而輸出可以 是 無序的(當is_regression=false)，可以是有序的（is_regression=true）。並且變數子集和省略度量是不被支援的。
引數_max_k 指定了最大鄰居的個數，它將被傳給方法find_nearest。 引數 _update_base 指定模型是由原來的資料訓練(_update_base=false)，還是被新訓練資料更新後再訓練(_update_base=true）。在後一種情況下_max_k 不能大於原值, 否則它會被忽略.
尋找輸入向量的最近鄰
float cvknearest::find_nearest( const cvmat* _samples, int k, cvmat* results=0,
const
float** neighbors=0, cvmat* neighbor_responses=0, cvmat* dist=0 ) const;
對每個輸入向量（表示為matrix_sample的每一行），該方法找到k（k≤get_max_k() ）個最近鄰。在回歸中，**結果將是指定向量的近鄰的響應的均值。在分類中，類別將由投票決定。
對傳統分類和回歸**來說，該方法可以有選擇的返回近鄰向量本身的指標(neighbors, array of k*_samples->rows pointers)，它們相對應的輸出值(neighbor_responses, a vector of k*_samples->rows elements) ，和輸入向量與近鄰之間的距離(dist, also a vector of k*_samples->rows elements)。
對每個輸入向量來說，近鄰將按照它們到該向量的距離排序。
對單個輸入向量，所有的輸出矩陣是可選的，而且**值將由該方法返回。
#include "ml.h
"#include
"highgui.h
"int main( int argc, char**argv )
//highlight the pixel depending on the accuracy (or confidence)
cvset2d( img, i, j, response == 1 ?(accuracy > 5 ? cv_rgb(180,0,0) : cv_rgb(180,120,0
)) :
(accuracy > 5 ? cv_rgb(0,180,0) : cv_rgb(120,120,0
)) );}}
//display the original training samples
for( i = 0; i < train_sample_count/2; i++)
cvnamedwindow(
"classifier result
", 1
); cvshowimage(
"classifier result
", img );
cvwaitkey(0);
cvreleasemat( &trainclasses );
cvreleasemat( &traindata );
return0;
}
結果：
knn演算法實現
knn演算法 自己實現 鳶尾花資料集 一.題目描述 題目 自己實現knn演算法 用鳶尾花資料集 knn演算法描述 在訓練集中資料和標籤已知的情況下，輸入測試資料，將測試資料的特徵與訓練集中對應的特徵進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前k個資料，則該測試資料對應的類別就是k個資料 現次數最多的那...
KNN演算法實現
knn k 近鄰 knn,k nearestneighbor 演算法是一種基本分類與回歸方法，我們這裡只討論分類問題中的 k 近鄰演算法。k 近鄰演算法的輸入為例項的特徵向量，對應於特徵空間的點 輸出為例項的類別，可以取多類。k 鄰演算法假設給定乙個訓練資料集，其中的例項類別已定。分類時，對新的例項...
OpenCV 115 KNN演算法應用
opencv中機器學習模組的最近鄰演算法knn，對使用knn訓練好的檔案，可以通過演算法介面的load方法載入成為knn分類器，使用findnearest方法進行 opencv knn 方法引數解釋如下 retval,results,neighborresponses,dist cv.ml knea...