誰でも私の matlab プログラムに光を当てることができますか? 2 つのセンサーからのデータがありkNN、それぞれを個別に分類しています。どちらの場合も、トレーニング セットは次のように合計 42 行のベクトルのセットのように見えます。
[44 12 53 29 35 30 49;
54 36 58 30 38 24 37;..]
次に、サンプルを取得します。たとえば[40 30 50 25 40 25 30]、サンプルを最も近い隣人に分類したいと思います。近接の基準として、ユークリッド メトリックsqrt(sum(Y 2 ))を使用します。ここYで、 は各要素の差であり、サンプルとトレーニング セットの各クラスの間の距離の配列が得られます。
だから、2つの質問：
- クラス 1: 60%、クラス 2: 30%、クラス 3: 5%、クラス 5: 1% などのように、距離を確率の分布に変換することは可能ですか?
追加: 今までは Formula: を使用していますが、正しいヒストグラムまたはヒストグラムprobability = distance/sum of distancesをプロットできません。cdfこれにより、何らかの方法で分布が得られますが、そこに問題があります。距離が大きい場合、たとえば 700 の場合、最も近いクラスが最大の確率になりますが、距離が大きすぎて正しくないためです。どのクラスと比べても。
- 2 つの確率密度関数を取得できる場合は、それらの積を計算すると思います。出来ますか？
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