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matlab - MATLAB中的KNN分类-混淆矩阵和ROC？
我正在尝试使用不同的分类器（LDA、SVM、KNN）对包含两个类的数据集进行分类，并希望比较它们的性能。我通过修改先验概率为 LDA 制作了 ROC 曲线。
但是我怎样才能对 KNN 分类器做同样的事情呢？
我搜索了文档，发现了一些功能：
Class = knnclassify(Sample, Training, Group, k)mdl = ClassificationKNN.fit(X,Y,'NumNeighbors',i,'leaveout','On')
我可以运行 (a) 并通过使用留一法交叉验证获得混淆矩阵，但不可能更改先验概率来生成 ROC？
我以前没有尝试过 (b)，但这会创建一个模型，您可以在其中修改 mdl.Prior。但我不知道如何获得混淆矩阵。
有没有我错过的选项或有人可以解释如何充分利用这些功能来获得 ROC？
r - 如何对大型数据库进行采样并在 R 中实现 K-means 和 K-nn？
我是 R 的新用户，试图摆脱 SAS。我在这里问这个问题是因为我对 R 可用的所有包和源感到有点沮丧，而且我似乎无法让这个工作主要是由于数据大小。
我有以下内容：
本地 MySQL 数据库中名为 SOURCE 的表，具有 200 个预测器特征和一个类变量。该表有 300 万条记录，大小为 3GB。每个类的实例数不相等。
我想要：
- 随机抽样 SOURCE 数据库以创建一个较小的数据集，每个类具有相同数量的实例。
- 将样本分成训练集和测试集。
- 在训练集上进行 k-means 聚类以确定每个类的 k 个质心。
- 使用质心对测试数据进行 k-NN 分类。
c++ - 带有符号指标的 KNN 搜索
我正在寻找一个 C++ 库，它允许使用平方伪范数有效地找到点集中一个点的 k 最近邻居：
我的第三个坐标在其平方范数中可能有也可能没有减号。或者，我可以考虑一个 4D 空间，其中第三个组件始终具有正号，而第四个组件始终具有负号。
ANN 库的文档表明它可以使用任何“Minkowski”度量。上面的度量是 Minkowski 度量的定义（在Wolfram Mathworld的意义上，但不是 ANN 的意义上）。然而，ANN 似乎很灵活，似乎只需要一个“+”和“-”运算符（ANN 文档，第 14 页），但它们不是按组件定义的，而是全局定义的。
有没有人概括过人工神经网络来处理这种情况？是微不足道的吗？它不会搞砸 kd-tree 吗？是否存在另一个图书馆？
谢谢！
machine-learning - 什么是特征选择的前馈包装方法？
对于学校项目，我需要从 UCI 存储库中选择一个数据集，并在使用“前馈包装器”特征选择对其进行处理后使用 KNN 对数据进行分类。谷歌搜索“前馈包装器”一无所获......有人可以向我解释它是什么吗？更好的是，向我描述完成这项任务的步骤可能吗？“数据类型”、“属性类型”、“属性个数”应该选择什么样的数据？
最好的，法提赫
matlab - 求测试数据的分类率
我需要使用KNN搜索对测试数据进行分类并找到分类率。
下面是matlab代码：例如：
结果显示在命令窗口中：
如果测试点是'Versicolor'，则第一个和第三个测试点的结果分类正确，第二个测试点的结果是错误的，所以分类率为2/3 x100%=66.7%。
是否有任何想法修改matlab代码以自动找到分类率并将结果保存到工作区中？
matlab - 使用不同的 k 值找到分类率
我使用 KNN 搜索对测试数据进行分类并找到分类率。
下面是matlab代码：例如：
但是，上面的 matlab 代码仅适用于 k=1，如果我尝试 k=2，则使用 strcmp 时出现错误“输入必须是相同的大小，或者任何一个都可以是标量。” 反正有修改代码吗？？
然后，如果我想测试另一个物种，例如“virginica”，我需要花时间将 true_class 从“versicolor”更改为“virginica”，有什么方法可以自动更改它吗？谢谢
sas - 您如何在 SAS for KNN 中使用 Proc Discrim 处理死锁？
我有一个运行 KNN 分析的 proc discrim 语句。当我设置 k = 1 时，它会为所有内容分配一个类别（如预期的那样）。但是当 k > 1 时，它会留下一些未分配的观察结果（将类别设置为其他）。
我假设这是对两个或更多类别的死锁投票的结果。我知道有一些方法可以解决这个问题，要么随机选择一张陷入僵局的选票作为答案，要么将最近的陷入僵局的选票作为答案。
此功能在 proc discrim 中可用吗？你如何告诉它如何处理死锁？
干杯!
sas - 如何在 SAS 中使用每个类的单个质心来执行 1NN？
我在 SAS 中使用 PROC fastclus 为每个班级计算一个质心，
我正在尝试根据创建的这些质心中最接近的一个对测试集进行分类。这我也在 SAS 中使用 PROC discrim。
我正在使用带有选项的欧几里得距离测量metric=identity。
返回以下错误。
如果我将 fastproc 中的集群数设置为 2，则此方法有效。
但是，如何在 SAS 中执行每个类具有单个质心的 1NN？
opencv - 实现 OpenCV 特征匹配的具体过程，例如 match() 和 radiusMatch()
你好，我想改进特征匹配算法，所以我需要了解目前的特征匹配方法OpenCV。我对它的实施有些怀疑。
鉴于此方法：
如何找到最佳匹配特征？
谁能告诉我这两种方法的具体算法或过程？
r - 使用 R 仅查找一个点（不是整个矩阵）的 k 最近邻
是否有一个包或一种简单的方法可以使用 R 为一个点搜索 k 最近邻居（特别是使用 kd 树）？所有提供此功能的包（例如 RANN 或 FNN ...）计算矩阵中所有点的 knn，我只需要为一个点计算。
例如，我有一个包含 10 个点“A”到“E”的矩阵，我想为“A”找到其他 4 个点（“B”到“E”）之间的 2 个最近邻居，而不对所有点进行相同的计算数据集中的行（不计算“B”、“C”、“D”、“E”的 knn）
我希望我的问题很清楚，我的英语不好。
谢谢你的帮助，