classify_class_knnT_classify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn分类类K-最近邻（算子）

名称

classify_class_knnT_classify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn — 为给定特征向量搜索最近邻。

签名

classify_class_knn( : : KNNHandle, Features : Result, Rating)

描述

classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn 用于寻找特征向量 FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures 中给定特征的 'k'"k""k""k""k""k" 个最近邻。确定最近邻的距离度量是通过计算给定向量与训练样本向量之间的 L2-范数来实现的。

'k'"k""k""k""k""k" 的值可通过 set_params_class_knnset_params_class_knnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnset_params_class_knn 进行设置。结果可为特征向量的确定类别，或最近邻的索引。结果行为的选择可通过 set_params_class_knnset_params_class_knnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnset_params_class_knn 中的通用参数 'method'"method""method""method""method""method" 和 'max_num_classes'"max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes" 实现：

'classes_distance'"classes_distance""classes_distance""classes_distance""classes_distance""classes_distance"：: 返回每个类别中距离最近的样本，最多支持 'max_num_classes'"max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes" 个不同类别，前提是这些类别在最近的 'k'"k""k""k""k""k" 个邻居中都有代表。结果数组 ResultResultResultResultresultresult 中的类别按其在 RatingRatingRatingRatingratingrating 中最小距离排序。在 k-NN 树中，没有高效方法能精确确定 'max_num_classes'"max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes" 个类别的最近邻居。
'classes_frequency'"classes_frequency""classes_frequency""classes_frequency""classes_frequency""classes_frequency"：: 统计最近的 'k'"k""k""k""k""k" 个邻居中某些类别的出现次数，并将出现类别按其相对频率排序后返回至 ResultResultResultResultresultresult，该排序结果存储于 RatingRatingRatingRatingratingrating 中。同样，最多返回 'max_num_classes'"max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes" 个值。
'classes_weighted_frequencies'"classes_weighted_frequencies""classes_weighted_frequencies""classes_weighted_frequencies""classes_weighted_frequencies""classes_weighted_frequencies"：: 统计最近的 'k'"k""k""k""k""k" 个邻居中某些类别的出现次数，并将出现类别按其相对频率排序后返回至 in ResultResultResultResultresultresult，该频率以平均距离为权重进行加权，平均距离结果存储于 RatingRatingRatingRatingratingrating 中。同样，最多返回 'max_num_classes'"max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes""max_num_classes" 个值。
'neighbors_distance'"neighbors_distance""neighbors_distance""neighbors_distance""neighbors_distance""neighbors_distance"：: 返回 ResultResultResultResultresultresult 中最近的 'k'"k""k""k""k""k" 个邻居的索引，以及 RatingRatingRatingRatingratingrating 中的距离。

默认行为是 'classes_distance'"classes_distance""classes_distance""classes_distance""classes_distance""classes_distance"，返回类和距离。

执行信息

多线程类型：可重入（与非独占算子并行运行）。
多线程作用域：全局（可从任何线程调用）。
在内部数据级别上自动并行化。

参数

KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleknnhandle (输入控制) class_knn → (handle)

k-NN 分类器的句柄。

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures (输入控制) number-array → (real)

应归类的特征。

ResultResultResultResultresultresult (输出控制) number-array → (integer)

分类结果，包括类别 IDs 或样本索引。

RatingRatingRatingRatingratingrating (输出控制) number-array → (real)

结果的评分。该值包含距离、频率或加权频率。

结果

如果参数有效，算子 classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn 返回值 2 (H_MSG_TRUE)。如有必要，则抛出异常。

可能的前趋

train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnntrain_class_knn, read_class_knnread_class_knnReadClassKnnReadClassKnnReadClassKnnread_class_knn, set_params_class_knnset_params_class_knnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnSetParamsClassKnnset_params_class_knn

可能的后继

clear_class_knnclear_class_knnClearClassKnnClearClassKnnClearClassKnnclear_class_knn

另见

create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnncreate_class_knn, read_class_knnread_class_knnReadClassKnnReadClassKnnReadClassKnnread_class_knn

参考文献

Marius Muja, David G. Lowe: “Fast Approximate Nearest Neighbors with Automatic Algorithm Configuration”; International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 09); 2009.

模块

基础

算子