机器学习中用Python模拟K近邻算法的实现与应用

本文描述了K近邻算法的实现与应用。首先,以图形的方式介绍了K近邻算法的思想;其次使用Python语言自定义类模拟了系统K近邻算法的实现,在实现的过程中要遵循系统算法API接口规范;接下来,将模拟算法与系统算法进行比较,并优化自定义算法;最后,将自定义模拟算法应用到数据集划分和寻找最优超参数中。

基于K近邻算法的空中目标威胁度判断方法

针对传统的空中目标威胁度评估方法具有计算量大,实时性差,难以适用于数据缺失的情况,提出采用K近邻算法(KNN)对任意来袭目标实现威胁度评估的方法。该方法提取了空中目标的状态信息特征作为输入数据,使用离差最大化方法构建数据集,目标威胁度等级作为输出数据,利用K近邻算法构建了目标威胁度评估模型。仿真实验结果表明,该方法能够实现高准确度、实时化的目标威胁度评估,和TOPSIS方法与离差最大化方法进行对比,证明该方法对空中目标异常特征值具有更高的决策效率,更加适用于现代战场的高复杂性,进一步体现了该方法的优越性和可行性。

基于泡沫图像特征加权K近邻算法的锌矿浮选工况识别方法

浮选工况识别在泡沫浮选工程中起着至关重要的作用,仅依靠人工经验进行主观性识别,准确性和效率都低。为此提出了一种考虑泡沫图像特征间相互作用的加权K近邻(KNN)算法用于实现浮选工况类别的识别。在本研究中,首先,通过信息熵对泡沫图像特征与浮选工况类别之间的相关性进行量化,同时评估该特征与其他特征之间的冗余性。然后,计算该特征与浮选工况类别相关性和该特征与其他特征冗余性之间的差值,将这一差值作为特征的权重。其次,在KNN算法中针对欧式距离进行特征加权,以实现KNN算法的特征加权。然后,将特征选择过程嵌入到特征加权KNN分类算法的训练过程中,并选取分类准确率最高的特征子集作为最优特征子集。最后,基于最优特征子集完成浮选工况的识别。研究结果表明,本方法与其他基准分类算法相比,在分类准确度和时间上都达到了最佳效果,验证了本研究所提出的浮选工况识别方法的有效性。

基于K近邻算法的主机异常行为检测

基于主机异常的入侵检测方法可以识别用户操作是否存在异常,从而提醒用户进行处理以保证系统安全。为了能够快速高效地识别用户操作异常,文章提出了基于K近邻算法的主机异常检测方法。该方法首先在特征提取过程中使用自然语言处理的算法来提取特征向量,然后采用主成分分析算法进行降维处理,接着使用K近邻算法学习主机的正常操作和异常操作的相关特征,建立检测模型,最后使用学习后建立的模型来判断主机是否存在异常操作。该方法采用澳大利亚国防学院的ADFA-LD数据集进行实验,验证了所提出方法性能良好。

基于K近邻算法和支持向量回归组合的短时交通流预测

为了提高短时交通流的预测精度,向交通管理部门和出行者提供更加准确可靠的交通信息,基于非参数回归与支持向量回归方法的特点,提出了一种混合预测模型(KNN-SVR)。该模型利用K近邻方法的搜索机制,重建与当前交通状态近似的历史交通流时间序列,然后利用支持向量回归原理实现短时交通流预测。针对实际的交通流数据,考虑预测路段上下游交通流的影响,对提出的KNN-SVR模型的预测精度进行了分析。研究结果表明:同时考虑预测路段和其邻近路段交通流影响的KNN-SVR模型具有更好的预测精度,其预测误差最小,平均为8.29%,而仅仅考虑预测路段交通流影响的KNN-SVR模型,其预测误差略高,平均为9.16%;KNN-SVR模型的预测精度优于传统单一的预测方法,如K-近邻非参数回归、支持向量回归以及神经网络方法。

基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法

针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。

基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类

针对人脸特征分类问题,提出一种基于主动形状模型(ASM)和K近邻算法的人脸脸型分类方法。将Hausdorff距离作为K近邻算法的距离函数,利用ASM算法提取待测图像的特征点,对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的Hausdorff距离,根据该距离值,通过K近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明,该方法分类正确率高、速度快、易于实现。

基于局部均值分解和K近邻算法的滚动轴承故障诊断方法

将局部均值分解(LMD)和K近邻(KNN)算法结合起来对滚动轴承进行了故障诊断。首先,将LMD应用在轴承振动信号的分解,故障信息被包含在不同的PF分量中,对每个PF分量从时域和频域两个方面进行特征值提取。针对获得的高维特征向量进行PCA降维,最后在低维空间里,基于KNN算法,实现样本状态分类。实验结果表明,不同故障类型的滚动轴承样本均能被正确诊断。

交叉验证K近邻算法分类研究

为了解决旋转机械故障模式识别中传统时频分析法误识率过高问题,采用交叉验证和K近邻原理,提出了交叉验证K近邻算法.对标准测试数据集UCI进行了识别,分析了误识率和拒识率.仿真结果表明:当测试数据集取为UCI时,在规定的K值取值区间内取不同K值时,拒识率均为0;在规定的K值取值区间内,K值愈小,近邻数愈少,不能包含有用训练样本,导致误识率增加;K值过大,噪声显著影响误识率;通过交叉验证K近邻算法得到最优K值,使模式识别误识率达到最低.

基于自适应烟花算法和k近邻算法的特征选择算法

特征选择是从原始特征集中选取若干个特征子集,并降低数据维度和减少冗余信息,从而达到提高分类准确度的效果。为了达到此效果,将自适应烟花算法进行离散化处理,使用k近邻算法作为分类器,并提出新的特征选择算法。将特征子集引入目标函数,并使用惩罚因子来处理约束条件,采用十折交叉验证法来检验分类效果。使用机器学习常用的UCI数据集进行仿真实验,结果表明:与增强烟花算法、烟花算法、蝙蝠算法、粒子群算法和自适应粒子群算法相比,该算法的性能更优。

改进K近邻算法在风功率预测及风水协同运行中的应用

风电输出功率的不确定性和不可控性成为了制约风电发展的根本问题。研究风功率预测技术,为电网运行提供准确的风电输出功率预测数据和信息,是解决风力发电发展的根本途径。提出基于改进K最邻近算法的风功率预测模型,并将模型应用到了风水协同运行中,在风水协同运行计划的基础上增加了数据实时修正。通过Python语言实现仿真,通过实际仿真结果表明该方法具有较好的预测精度,提高了协同运行系统的精度和准确性。验证了该方法的有效性。

基于路由机制的时变路网k近邻算法

针对现实生活中动态路网的地理信息查询问题,提出了一种基于路由机制的动态路网中k近邻查询的算法。其主导思想是利用空间换时间,用路由表保存历史查询结果,用查询路由表的方法代替传统的最短路径计算,通过历史数据减少系统重复计算并对车辆行驶路径进行规划,用更新路由表的方法适应路况的变化。围绕路由表这一核心,改进相应的k近邻算法的过滤、精炼过程。通过路由表对动态路网进行少量的预处理,减少系统在k近邻搜索中的候选点数量,缩小查询范围,提高搜索效率。

可拓K近邻算法在数据聚类分析中的应用

针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法(Extension K Nearest Neighbor,EKNN)。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。

欧式距离与标准化欧式距离在k近邻算法中的比较

相似性度量是综合评定两个数据样本之间差异的指标,欧式距离是较为常用的相似性度量方法之一。本文分析了欧式距离与标准化的欧式距离在KNN算法中对数据分类的影响。仿真实验结果表明,当向量之间的各维度的尺度差别较大时,标准化的欧式距离较好地改善了分类的性能。

基于改进的K近邻算法支持向量分类研究

传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度.

基于改进K近邻算法的海量不完整数据近似查询系统

由于现行海量不完整数据近似查询系统存在概率查询能力较差、查询时间过长、查询误差过大等问题,基于改进K近邻算法设计了一种新的海量不完整数据近似查询系统,并对系统的硬件和软件进行设计。通过信息源端、切换整合平台、查询端构建整体架构,选用4路模拟量差分输入、8632C004的P1同两片TKB730的输入/输出连接、SJW000电路、82B250电路、CAN总线连接电路构成系统硬件结构。由数据采集、数据查询、数据判断实现软件查询,同时设定嵌入式仿真软件、用户审计控制软件完成信息查询。实验结果表明,基于改进K近邻算法的海量不完整数据近似查询系统能够有效提高概率查询能力,缩短查询时间,降低查询误差。

多示例学习的包层次覆盖k近邻算法

多示例学习是一种新型的机器学习框架,正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性.为了排除多示例数据集正包中大量的假正例,提高分类精度,结合邻域覆盖算法,提出一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法.覆盖算法的学习结果是一系列的球形邻域,在每一个球形邻域中只含有同类样本,本文利用的覆盖算法的这一特性重新组织多示例数据集的包结构.概括的说,为了排除正包中大量的假正例,首先对原有的多示例包结构进行重新构造,使用覆盖算法生成的球形邻域做为新的包结构,从而提高多示例样本在新的特征空间中的可分离性.然后,使用包层次的k近邻算法排除正包中大量的噪声并预测测试包的类别.实验表明,多示例学习的包层次覆盖k近邻算法具有很好的性能.

机器学习模型k近邻算法分析脑电图对主观性耳鸣的诊断价值

目的探讨机器学习模型k近邻算法分析脑电图对主观性耳鸣的诊断价值。方法纳入主观性耳鸣患者87例(耳鸣组),健康受试者91例(对照组)。使用MATLAB和EEGLAB工具箱、小波包变换和样本熵相结合的方法分析两组δ、θ、α1、α2、β1、β2、β3、γ频段在耳鸣发生网络相关7个区域的样本熵差异。对耳鸣脑电图特征数据使用Python的scikit-learn包进行k近邻算法分析,使用准确率、召回率、精确度和F1得分评估k近邻算法对主观性耳鸣的诊断价值。结果两组样本熵在左听觉、左额叶、中央、右顶叶和左顶叶等区域差异有显著性(P<0.05)。耳鸣组δ、α2和β1节律平均熵大于对照组,θ、α1、β2、β3和γ节律平均熵小于对照组(P<0.05)。耳鸣组和对照组样本熵在FC5、C1、CP1和P4单通道中差异有显著性(P<0.05)。k近邻算法对主观性耳鸣的诊断准确率为91.98%,召回率为90.24%,准确率为96.28%,F1得分为93.12%。结论机器学习模型k近邻算法分析脑电图结果可以辅助临床医生对耳鸣进行诊断。

基于主动形状模型和K近邻算法的人脸脸型分类

针对人脸描述性脸型特征分类问题,提出一种新的基于主动形状模型和K近邻算法的脸型分类方法。根据主动形状模型方法定位得到的测试样本人脸边缘轮廓点,经归一化后以其围成区域面积作为人脸脸型特征。采用K近邻算法和面型指数实现测试图像的脸型分类。实验结果表明,该方法对人脸姿态变化有一定的鲁棒性,分类结果准确度高且脸型的分类符合人主观描述性判断。

基于改进K近邻算法的船舶通航环境智能识别

为实现船舶能效的智能优化,从船舶通航环境出发,研究船舶通航环境的智能识别方法。基于所获得的船舶通航环境大数据,建立基于改进K均值聚类算法的船舶通航环境类别知识库,设计相关系数加权的K近邻算法,实现船舶通航环境的智能识别。实例分析结果表明,此基于改进K近邻算法的智能识别方法的识别准确率可达97.25%,相对于未改进的K近邻算法,准确率提高7.81%。所提出的智能识别方法可为基于通航环境智能识别的船舶分段航速智能优化方法的研究奠定基础。