参考： http://blog.csdn.net/tjusxh/article/details/51052319 k-近邻算法：简单地说就是采用测量不同特征值之间的距离进行分类的方法。 三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度 ...
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2017-05-16 23:31:11
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第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性 基于相似性聚类：本章的主旨是，对不同的观测记录，如何理解用距离的概念来阐明它们之间的相似性和相异性。 多维定标技术（multidimensional scaling, MDS），目的是基于观察值之间的距离度量进行聚类。只通过所有点之间的距离度量对数据进行可视 ...
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2016-10-23 17:34:55
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Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)： 距离度量： 1、Euclidean Distance(欧式距离) 2、ManhattanDistance(曼哈顿距离) 3、Chebyshev Distance(切比雪夫距离) 4、MinkowskiDis ...
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2016-10-13 09:46:45
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Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要：本文提出一种距离度量的方法，充分的发挥 training batches 的优势，by lifting the vector of pairwise d ...
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2016-09-29 21:51:14
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在分类聚类算法中，时常需要计算两个变量（通常是向量的形式）的距离，即相似性度量。其中，距离度量的性质：非负性，自反性，对称性和三角不等式。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。
本文目录：
1.欧氏距离
2.曼哈顿距离
3. 切比雪夫距离
4. 闵可夫斯基距离
5.标准化欧氏距离
6.马氏距离
7.余弦相似度
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2016-07-03 20:05:42
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近邻法（-nearest neighbor, -NN）是一种基本的分类方法。 近邻法假设给定一个数据集，其中的样例类别已定。分类时，对新的样例，根据这个新样例的个最近邻的训练样例的类别，通过多数表决等方式进行预测。 因此，近邻法不具有显式的学习过程。值的选择、距离度量及分类决策规则是近邻法的三个基本 ...
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2016-05-09 00:16:16
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2016-5-5未命名文件新建模板小书匠1. 论文摘要提出了一种新的discriminativate deep metric learning(DDML)方法，用于自然环境下的 face verification。与现有的致力于学习一个马氏距离度量，从而最大化类间距离最小化类内距离的方法不同，DDM... ...
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2016-05-05 12:59:39
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3.1k邻近算法
给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到该实例最近的K 的实例，这k个实例的多数属于某个类，酒吧该输入实例分为这个类。
算法3.1
输入:训练数据集
其中xi为实例的特征向量，yi为实例的类别，
输出：实例x的类y
（1）根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最邻近的k个点，涵盖这个K个点的x的邻域记做Nk(x)；
（2）在...
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2016-03-29 10:57:05
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KNN(K-Nearest Neighbors algorithm)是一种非参数模型算法。在训练数据量为N的样本点中，寻找最近邻测试数据x的K个样本，然后统计这K个样本的分别输入各个类别w_i下的数目k_i，选择最大的k_i所属的类别w_i作为测试数据x的返回值。当K=1时，称为最近邻算法，即在样本数据D中，寻找最近邻x的样本，把x归为此样本类别下。常用距离度量为欧式距离。在二维平面上要预测中间'*'所属颜色，采用K=11时的情况，其中有4黑色，7个蓝色，即预测'*'为蓝色。
右图所示：当K=1时，即最近邻...
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2016-03-18 17:56:25
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【Matlab开发】matlab中bar绘图设置与各种距离度量标签（空格分隔）： 【Matlab开发】 【机器学习】声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/Matlab Bar图如何为每个bar设置不同颜色data = [3, 7, 5, 2;4, 3, 2, 9;6, 6, 1, 4];
b = bar(data);
使用bar绘制非常直观简单，但有...
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2015-11-08 15:23:02
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