邻近算法的算法流程
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解决时间 2021-01-17 14:22
- 提问者网友:玫瑰园
- 2021-01-16 18:36
邻近算法的算法流程
最佳答案
- 五星知识达人网友:迷人又混蛋
- 2021-01-16 18:52
1. 准备数据,对数据进行预处理
2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组
3. 设定参数,如k
4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列,用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组,分别计算测试元组到这k个元组的距离,将训练元组标号和距离存入优先级队列
5. 遍历训练元组集,计算当前训练元组与测试元组的距离,将所得距离L 与优先级队列中的最大距离Lmax
6. 进行比较。若L>=Lmax,则舍弃该元组,遍历下一个元组。若L < Lmax,删除优先级队列中最大距离的元组,将当前训练元组存入优先级队列。
7. 遍历完毕,计算优先级队列中k 个元组的多数类,并将其作为测试元组的类别。
8. 测试元组集测试完毕后计算误差率,继续设定不同的k值重新进行训练,最后取误差率最小的k 值。
2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组
3. 设定参数,如k
4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列,用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组,分别计算测试元组到这k个元组的距离,将训练元组标号和距离存入优先级队列
5. 遍历训练元组集,计算当前训练元组与测试元组的距离,将所得距离L 与优先级队列中的最大距离Lmax
6. 进行比较。若L>=Lmax,则舍弃该元组,遍历下一个元组。若L < Lmax,删除优先级队列中最大距离的元组,将当前训练元组存入优先级队列。
7. 遍历完毕,计算优先级队列中k 个元组的多数类,并将其作为测试元组的类别。
8. 测试元组集测试完毕后计算误差率,继续设定不同的k值重新进行训练,最后取误差率最小的k 值。
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