LINUX.ORG.RU
Форум — Science & Engineering  

Нужна помощь в класификации(метод к ближайших соседей)

 classify, , ,


0

1

В общем пытаюсь ирисы фишера распознать.
Взял метод ближайших соседей за основе. Вот мое понимание логики его работы
1) Ищем в определенном радиусе от заданной точки другие точки(с помощью евклидова расстояния) 2) В зависимости от того, каких точек больше, к такому классу и присоединем новую.

Вопросы: в каком радиусе искать точки? На глаз?
Сколько соседей взять, если для тренировки взято 50 точек.

★★★★★
← Графика в R
50 лет density-functional theory (DFT) →

В общем пытаюсь ирисы фишера распознать.

Пример: ирисы фишера

в каком радиусе искать точки? На глаз?

1 вариант: исходя из параметров априорной модели.
2 вариант: непараметрический итеративный.

Сколько соседей взять

Выбор числа соседей k по критерию скользящего контроля.

quickquest ★★★★★
()

Всё еще забавнее, сначала придется все оси привести к одной мере, иначе с евклидовым расстоянием будут большие проблемы :)

psv1967 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от psv1967

Я все уже решил. Да, у меня фишировские данные были, оси приводить ненадо. Разве что не смог отобразить правильно точки, т.к. 4 измерения.

deterok ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от deterok

Все принципиально от масштаба осей зависит.


> table(knn.cv((iris[,-5]), iris$Species, k = 6), iris$Species)
            
             setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         46         2
  virginica       0          4        48
> table(knn.cv((iris[,-5]), iris$Species, k = 6), iris$Species)
            
             setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         46         1
  virginica       0          4        49
> table(knn.cv(scale(iris[,-5]), iris$Species, k = 6), iris$Species)
            
             setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         48         4
  virginica       0          2        46
> table(knn.cv(scale(iris[,-5]), iris$Species, k = 6), iris$Species)
            
             setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         47         5
  virginica       0          3        45
psv1967 ★★★★★
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.
← Графика в R
Science & Engineering
50 лет density-functional theory (DFT) →