如何找到 k-nn 分类器的准确度

【问题标题】：How to find accuracy of k-nn classifier如何找到 k-nn 分类器的准确度
【发布时间】：2012-11-14 08:00:06
【问题描述】：

我正在使用 matlab 做硬币识别项目。我从测试图像和训练图像中提取了特征。我有 8761 个训练图像和 2200 个测试图像。每个图像特征维度为 192*1。所以我的 trainData 包含 192*8761 个特征，而 testData 包含 192*2200。我用 K-nn 分类器对这个数据进行了分类。我们如何计算准确率？

【问题讨论】：

标签： classification image-recognition

【解决方案1】：

准确率是正确分类的训练样本的比例。

如果您使用的是knnclassify，请查看函数help text。简而言之，代码将是：

knnclassify(trainData, testData, trainDataLabel)

只要确保行描述样本，列描述属性即可。在您的情况下 trainData 应该有 8761 行和 192 列。同样 testData 应该有 2200 行和 192 列。 trainDataLabel 应该描述 trainData 中每个样本的类别，因此它应该有 8761 行和 1 列。

【讨论】：