کد متلب الگوریتم knn برای طبقه بندی
ما کد متلب الگوریتم knn را برای طبقه بندی دیتاست iris برای شما آماده کرده ایم. الگوریتم k نزدیگ ترین همسایه، یک الگوریتم ساده برای طبقه بندی می باشد که همه نمونه های موجود را در نظر میگیرد و نمونه جدید را با توجه به شباهتش به نمونه های موجود طبقه بندی میکند. این الگوریتم برای طبقه بندی یک نمونه جدید، از معیار فاصله یا شباهت استفاده میکند و و براساس این معیار k نزدیک ترین همسایه به نمونه جدید را شناسایی میکند و سپس از رای گیری بین این k همسایه برای تعیین کلاس نمونه جدید استفاده میکند که رای گیری بر اساس رای اکثریت رایج ترین روش می باشد.
معیارهای متفاوتی برای محاسبه فاصله و یافتن نزدیک ترین همسایه در الگوریتم knn مطرح می باشد که از جمله این معیار ها میتوان به فاصله اقلیدسی، مانهاتان و Minkowski اشاره کرد
در این الگوریتم مقداری که برای پارامتر k در نظر میگیریم در تعیین کلاس نمونه جدید تاثیر به سزایی دارد . در تصویر زیر نمونه ای را میبینید که اگر مقدار k را مساوی 3 در نظر بگیریم آنگاه کلاس ایتم جدید کلاس B خواهد بود و اگر k را مساوی 6 در نظر بگیریم آنگاه آیتم جدید در کلاس A خواهد بود.
K Nearest Neighbors – Classification |
کد الگوریتم knn در متلب بر اساس مفاهیمی که در بالا گفته شد نوشته شده است و بر روی دیتاست iris شبیه سازی شده است. و در نهایت کلاس اصلی هر داده و همچنین کلاس پیش بینی شده با الگوریتم knn را نمایش میدهد و همچنین میزاد دقت الگوریتم در تشخیص درست کلاس ها را نیز مشخص میکند
برای در یافت کد متلب الگوریتم K Nearest Neighbors به همراه فایل توضیحات گام به گام کد، بر روی دکمه خرید کلیک کنید وبعد از وارد نمودن مشخصات،مجدد بر روی دکمه خرید کلیک کنید.
[parspalpaiddownloads id=”118″]
شماره تماس: 09120563264
ایمیل : matlab24ir@gmail.com و یا info@matlab24.ir
سلام امکانش هست quantum knn روی نرم افزار متلب پیاده سازی کنید
سلام ، جزییات کار را ارسال بفرمایید تا بررسی شود.