K最近邻(kNN)分类算法是数据挖掘中最简单的分类技术之一,其核心思想是根据样本在特征空间中与其最近的k个邻居的类别来决定该样本的类别归属。当一个样本的大多数最近邻居属于某一类别时,该样本也归属于该类别,并具有该类别的特性。kNN方法依赖于周围少数邻近样本的类别来做出分类决策,而非划分类域。该方法因其简单且有效而被广泛应用。
用Python实现KNN分类算法
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文件说明:
init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件!它包含 VLFeat 特征提取库的代码。
train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。
classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。
localtest.m: CIFAR-10 的主程序,在此运行 CIFAR-10 分类。
localtest2.m: MNIST 的主程序,直接在此文件中选择分类器并运行 MNIST 分类。需要选择 train 和 classify 文件。
localtest3.m: 当 MNIST 运行时内存不足(电脑内存小于 8GB)时,使用此文件运行 MNIST 分类。
注意事项:
SVM 和核 Fisher 判别在内存小于 8GB 的电脑上运行 MNIST 时可能会提示内存不足,此时请使用 localtest3.m 文件运行。
如果相对路径不成功,请根据实际情况修改文件路径。
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