我需要使用knn算法对包含以下三个特征的数据进行训练,但是这些数据都不是一个单一的数字,所以我不太明白应该如何使用这些数据进行训练
这是一条数据的三个特征
颜色用了颜色直方图,纹理是灰度共生矩阵,形状是hu矩

关于机器学习中knn算法的一些问题
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- 奋斗的番茄 2022-05-21 17:10关注
好家伙,你这特征数量真心不少。
KNN的核心是计算距离,你这个特征这么多,计算的复杂度就会很高,不知道你用的距离算法,也不知道你CPU能不能受的住。
减少特征的数量,比如颜色特征,看看能不能去掉关联特征或者在颜色特征的基础上二次提取,如提取所有颜色的均值,以减小特征维度,这也是可行的。
归一化,因为要计算距离,但是不同特征的单位不同,因此,一般对不同的特征进行归一化,去掉特征的单位,比较典型的归一化方法:最大最小归一化,min-max
把处理后的特征搞到一起组成一个串就行了,组成的串就是这个样本的特征,然后计算距离吧。
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