cnn 于 knn 的区别
时间: 2023-03-07 15:42:37 浏览: 153
CNN和KNN都是机器学习中常用的模型,它们有一些共同点也有一些不同点。CNN是卷积神经网络,它使用滤波器来提取图像特征,并使用多层神经网络来解决图像识别问题。KNN是K近邻算法,它是一种基于实例的学习方法,通过找出最近的训练示例,来预测新的实例的类别。
相关问题
svm knn cnn对比matlab
首先,SVM (支持向量机)、KNN (K最近邻) 和 CNN (卷积神经网络) 都是机器学习领域中常用的算法。它们都可以用来进行分类任务。
在MATLAB中,你可以使用内置函数或工具箱来实现这些算法。例如,你可以使用fitcsvm函数实现SVM,使用fitcknn函数实现KNN,使用trainNetwork函数实现CNN。
但是,这些算法之间有一些区别和适用场景。SVM适用于线性可分或近似线性可分的数据集,而KNN适用于非线性的数据集。CNN则适用于图像和语音识别等领域。
此外,这些算法的训练和预测时间也有所不同。SVM和KNN通常比CNN更快,但是CNN可以处理更大的图像和更复杂的数据集。
总的来说,选择哪个算法取决于你的数据集和任务要求。在MATLAB中,你可以使用这些算法的内置函数或工具箱来快速实现和比较它们的表现。
knn融合cnn进行情感分析
KNN和CNN是两种不同的算法。KNN是一种基于实例的学习方法,它通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离,选取距离最近的k个样本的类别来预测待分类样本的类别。而CNN是一种深度学习算法,它通过卷积操作和池化操作,提取出图像中的特征,再通过全连接层进行分类。
在情感分析中,KNN可以用来对文本进行向量化表示,然后根据文本之间的相似度进行分类。而CNN可以用来提取文本中的特征,再通过全连接层进行分类。因此,可以将KNN和CNN进行融合,提高情感分析的准确性。
具体的做法可以是,先使用KNN对文本进行向量化表示,然后将向量输入到CNN中进行特征提取和分类。也可以使用CNN进行特征提取,然后将提取出的特征输入到KNN中进行分类。另外,也可以使用集成学习的方法,将KNN和CNN的分类结果进行加权融合,得到最终的分类结果。
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