![]() Également, en chaque nœud, est déterminée une plus courte distance (QB) sur l'espace intrinsèque entre le point d'interrogation et un hyperplan séparateur bornant ce nœud. Le procédé réalise une recherche récursive dans des nœuds de l'arbre, et au niveau de chaque nœud consulté, met à jour de façon appropriée le plus proche voisin courant identifié. L'arbre indexe des données ayant un espace ambiant à grand nombre de dimensions et à faible dimensionnalité intrinsèque. En particulier, l'invention recherche, dans un arbre d'indexation spatiale divisé en hyperplans, au moins un plus proche voisin d'un point d'interrogation donné. L'invention porte également sur l'estimation d'au moins un point de données plus proche voisin d'un point d'interrogation donné à l'aide de l'arbre. L'invention concerne un arbre d'indexation spatiale divisé en hyperplans, tel qu'un arbre de projections aléatoires qui indexe des données ayant un espace ambiant à grand nombre de dimensions. G06F16/22- Indexing Data structures therefor Storage structures.G06F16/20- Information retrieval Database structures therefor File system structures therefor of structured data, e.g.G06F16/00- Information retrieval Database structures therefor File system structures therefor. ![]() G06- COMPUTING CALCULATING OR COUNTING.Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.) Filing date Publication date Priority claimed from AU2009905320 external-priority Priority claimed from AU2009905320A external-priority patent/AU2009905320A0/en Application filed by The University Of Sydney filed Critical The University Of Sydney Publication of WO2011050412A1 publication Critical patent/WO2011050412A1/fr Links Inventor Ilia Isakovich Zvedeniouk Original Assignee The University Of Sydney Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google Patents WO2011050412A1 - Recherche du plus proche voisin à l'aide d'arbres de projections aléatoires In the histogram and box plots it looks like almost all of the points have a distance of either exactly positive or negative one with nothing between them.WO2011050412A1 - Recherche du plus proche voisin à l'aide d'arbres de projections aléatoires X=grid.best_estimator_.decision_function(data) Grid=GridSearchCV(svc,param_grid=param_grid, cv=cv,n_jobs=4,iid=False, refit=True) Svc=SVC(kernel='linear,probability=True,decision_function_shape='ovr')Ĭ_range= svc=SVC(kernel='linear,probability=True,decision_function_shape='ovr') I'm sure I'm calling decision_function() incorrectly but not sure how to do this really. My problem is that in the histogram and the boxplot these look perfectly seperable shich I know is not the case. After that though I went to get the relative distances from the hyper-plane for data from each class using grid.best_estimator_.decision_function() and plot them in a boxplot and a histogram to get a better idea of how much overlap there is. After fitting the data using the gridSearchCV I get a classification score of about. ![]() I'm currently using svc to separate two classes of data (the features below are named data and the labels are condition).
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