k Nearest 最近鄰分類演算法

概述

knn演算法又稱為k最近鄰(k-nearest neighbor classification)分類演算法。所謂的k最近鄰，就是指最接近的k個鄰居（資料），即每個樣本都可以由它的k個鄰居來表達。

knn演算法的核心思想是，在乙個含未知樣本的空間，可以根據離這個樣本最鄰近的k個樣本的資料型別來確定樣本的資料型別。

該演算法涉及3個主要因素：訓練集、距離與相似的衡量、k的大小；主要考慮因素：距離與相似度。

opencv中使用

mat img = onemat;

mat gray;
cvtcolor
(img, gray, cv_bgr2gray)
;int b =20;
int m = gray.rows / b;
//原圖為1000*2000
int n = gray.cols / b;
//裁剪為5000個20*20的小圖塊
mat data,labels;
//特徵矩陣
for(
int i =
0; i < n; i++)}
data.
convertto
(data, cv_32f)
;//uchar型轉換為cv_32f
int samplesnum = data.rows;
int trainnum =
3000
; mat traindata, trainlabels;
traindata =
data
(range(0
, trainnum)
, range::
all())
;//前3000個樣本為訓練資料
trainlabels =
labels
(range(0
, trainnum)
, range::
all())
;//使用knn演算法
int k =5;
ptr tdata = traindata::
create
(traindata, row_sample, trainlabels)
;//降訓練資料封裝成乙個traindata物件，送入train函式
ptr model = knearest::
create()
; model->
setdefaultk
(k);
model->
setisclassifier
(true)
; model->
train
(tdata)
;//**分類
double train_hr =
0, test_hr =0;
// compute prediction error on train and test data
for(
int i =
0; i < samplesnum; i++
) test_hr /= samplesnum - trainnum;
train_hr = trainnum >
0? train_hr / trainnum :1.;
logi
("accuracy: train = %.1f%%, test = %.1f%%\n"
, train_hr*
100.
, test_hr*
100.
);

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