文章目录
- 一、K近邻算法(K Nearest Neighbor algorithm, KNN)
- 1.概念
- 2.流程
- 3.问题——不能用来图像分类
- 1）图像分类
- 2）为什么不能用来图像分类
- 3）数据库样例：CIFAR-10
- 二、HEU的K近邻算法
- 1.概念
- 2.伪代码
- 3.k近邻算法是非线性分类算法
- 4.需要关注的两个问题
- 5.如何选择k值
- 6.距离的度量
- 7.优缺点
- 8.距离的计算——kd树
- 1）构造步骤
- 2）搜索最近点步骤
一、K近邻算法(K Nearest Neighbor algorithm, KNN)
1.概念
2.流程
3.问题——不能用来图像分类
1）图像分类
2）为什么不能用来图像分类
3）数据库样例：CIFAR-10
二、HEU的K近邻算法
1.概念
2.伪代码
3.k近邻算法是非线性分类算法
4.需要关注的两个问题
5.如何选择k值
6.距离的度量
7.优缺点
8.距离的计算——kd树
1）构造步骤
2）搜索最近点步骤
