MATLAB实现1NN分类器及评估方法
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更新于2024-10-25
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在本次作业中,我们将深入探讨1NN(1-Nearest Neighbors)分类器的实现以及相关算法和评估方法,作业内容包含多个重要知识点,具体如下:
1. **K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法**:KNN是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中,给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,则该输入实例也属于这个类。KNN算法简单、有效、易于理解和实现,但是需要计算测试实例与每个训练实例的距离,计算成本较高,尤其是当样本量大时。
2. **朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器**:朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。尽管它在理论上相对简单,但是在实际应用中非常有效。它假设每个特征都是独立的,即一个特征的出现不依赖于其他特征,这个假设被称为“朴素”的,虽然这个假设在实际中通常并不成立,但是朴素贝叶斯分类器在很多复杂情况下仍然表现得非常好。
3. **分层交叉验证(Stratified k-fold Cross-Validation)**:分层交叉验证是一种改进的交叉验证方法,用来克服随机抽样可能导致的类别不平衡问题。在这种方法中,首先根据数据集的类别分布,将数据集划分为具有相同比例的新子集,之后再进行k折交叉验证。这种方法能够保证每个折(fold)中的类别比例与整个数据集中的比例大致相同,从而提高模型评估的准确性。
4. **Weka机器学习工具**:Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个免费的机器学习软件,它包含了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化工具。Weka支持多种标准的机器学习算法,并提供了一个可视化的工作环境,用于数据挖掘任务。本次作业中,学生将使用Weka来评估不同分类器在真实数据集上的性能。
5. **特征选择与基于关联的特征选择(CFS)方法**:特征选择是机器学习中一个重要的预处理步骤,它旨在从原始特征集中选择出与学习任务最相关、最能代表数据本质的特征子集,以提高学习算法的效率和预测准确度。基于关联的特征选择(Correlation-based Feature Selection, CFS)是一种评估特征子集的启发式方法,它通过计算特征与类别的相关性以及特征之间的冗余度来进行特征选择,CFS倾向于选择同时和目标变量相关,且彼此之间相互独立的特征。
6. **编程语言限制**:本次作业的实现要求使用Python,Java,C,C++或MATLAB语言之一。对于MATLAB用户而言,他们需要熟悉MATLAB的编程环境和函数库,以实现算法的要求。
7. **提交政策和评分规则**:本次作业有明确的截止日期和延迟提交的政策,强调了逾期提交的后果,包括可能的罚款和不及格的风险。此外,作业的评分权重也被明确,占据了最终成绩的20%。提交方式分为代码和报告两部分,要求通过PASTA系统和Canvas平台进行。
8. **合作规定**:本次作业允许单独完成或者成对完成(最多允许2名学生参加)。这可能涉及到分工、合作学习以及代码版本控制等团队合作相关技能。
9. **作业的具体任务**:学生需要在给定的任务中实现KNN和朴素贝叶斯分类器,评估这些分类器在真实数据集上的性能,并对比Weka平台上其他分类器的性能。同时,还要研究特征选择方法,特别是CFS在特征选择中的效果。
10. **评估和测试**:作业将通过PASTA平台进行自动测试,因此提交的代码必须与规范兼容,且不允许使用任何内置分类库,以确保学生能够独立实现算法并理解其内部机制。
综上所述,本次作业不仅要求学生实现和评估基本的机器学习算法,而且还需要他们熟悉相关工具和概念,以独立完成一个具有挑战性的数据挖掘任务。这对于学生的实践能力、编程技巧以及机器学习知识的应用能力都是一个很好的检验。
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