 # k近邻.zip

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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 k近邻.zip
• find_nn.m
2.8KB
• L2_distance.m
2.3KB

function [D, ni] = find_nn(X, k1) %FIND_NN Finds k nearest neigbors for all datapoints in the dataset %[D, ni] = find_nn(X, k) % Finds the k nearest neighbors for all datapoints in the dataset X. % In X, rows correspond to the observations and columns to the % dimensions. The value of k is the number of neighbors that is % stored. The function returns a sparse distance matrix D, in which % only the distances to the k nearest neighbors are stored. For % equal datapoints, the distance is set to a tolerance value. % The method is relatively slow, but has a memory requirement of O(nk). % This file is part of the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction v0.7.2b. % The toolbox can be obtained from http://homepage.tudelft.nl/19j49 % You are free to use, change, or redistribute this code in any way you % want for non-commercial purposes. However, it is appreciated if you % maintain the name of the original author. % (C) Laurens van der Maaten, 2010 % University California, San Diego / Delft University of Technology if ~exist('k', 'var') || isempty(k1) k1 = 12; end % Perform adaptive neighborhood selection if desired %if ischar(k) %[D, max_k] = find_nn_adaptive(X); % ni = zeros(size(X, 1), max_k); % for i=1:size(X, 1) %tmp = find(D(i,:) ~= 0); %tmp(tmp == i) = []; %tmp = [tmp(2:end) zeros(1, max_k - length(tmp) + 1)]; %ni(i,:) = tmp; %end % Perform normal neighborhood selection % Memory conservative implementation % else k1 = k1 + 1; if size(X, 1) > 2000 X = X'; n = size(X, 2); D = zeros(n, k1); XX = sum(X .^ 2, 1); onez = ones(1,n); if nargout > 1, ni = zeros(n, k1, 'uint16'); end for i=1:n p = X(:,i); xx = sum(p .^ 2); xX = p' * X; d = bsxfun(@plus, XX - 2 * xX, xx); [d, ind] = sort(d); d = sqrt(d(1:k1)); ind = ind(1:k1); d(d == 0) = 1e-7; D(i,:) = d; ni(i,:) = ind; end D = sparse(repmat((1:size(ni, 1))', [1 size(ni, 2)]), double(ni(:)), double(D(:)), size(ni, 1), size(ni, 1)); % Faster implementation else n = size(X, 1); D = L2_distance(X', X'); [foo, ind] = sort(D, 2); flat = repmat((1:n)', 1, n - k1) + n * ind(:,k1+1:end) - n; D(flat(:)) = 0; D(1:n+1:end) = 1e-7; D = sparse(double(D)); if nargout > 1, ni = uint16(ind(:,1:k1)); end end if nargout > 1 ni = ni(:,2:end); end end   相关推荐
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