序

这是一个全新的系列——机器学习系列。鉴于我的研究方向和兴趣，我打算在这个系列中，从简到难系统地回顾各类机器学习方法，包括最优化，监督学习与无监督学习，神经网络，强化学习，迁移学习等内容。对于一些重大的AI成就或者有趣的AI应用，也可能会做些介绍和解读。我会尽量做成一个简单易懂，直观有趣的系列，也希望我和其他对机器学习感兴趣的小伙伴们在这个系列中有所收获吧！

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数据包含4个独立的属性,这些属性变量测量植物的花朵,比如萼片和花瓣的长度等.”。宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。mhr包含类似寻址和安全等的信息，mac payload有各种长度的大小(包括零长度)并且包含数据和命令，mfr则包含一个用来验证数据的16位帧检测序列(fcs)。

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无监督数据: 数据无标签 聚类。聚类是无监督学习方法，不需要对数据本身的标签有任何了解。第二的分类环节，将上述影像对象对应的特征作为输入，以监督或非监督的方式执行分类，或是以用户设定规则集作为类别过滤条件，实现针对各个影像对象的类别判别和属性赋予。

KNN算法的思路非常简单易懂：

准备一个有标签训练集，已包含类别信息；

对于一个需要进行分类的目标样本，计算它到其他样本点的欧几里得距离

将目标样本的类别设定为到该目标样本点欧几里得距离最近的k个训练集样本点中多数样本的类别

这样，就完成了对新样本的分类任务。

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KNN算法原理简单易于实现，不想造轮子的话也有很多现成的python库实现，以下采用sklearn库演示对IRIS数据集的KNN分类，首先加载所需的库和数据集：

我们先来看看Iris数据集的统计特性：

得到三个品种的四种属性的平均值：

数据可视化，是以图表、图形或者动态图形的方式直观展现数据的一种技术和学科。先定方位角,后定仰角,再调极化角.ku波段天线几乎都是偏馈卫星电视天线,其调星不如c波段天线直观,尤其是仰角,不能照抄照搬数据,而是有一差值,在接收低仰角卫星时,甚至锅面垂直地面或负于地面,而在c波段调星时则是不可能的情况,而不同厂家的天线这一差值往往也不相同,可相差20°左右.故先定方位角,然后上下调整仰角,当然一定要慢,要有耐心.捕捉到信号后再细调方位角和仰角,最后调极化角.ku波段的极化角与c波段极化角相差90°,这一点也是大家要注意的.一旦一颗卫星找到后,便可实测其仰角,然后根据与其他卫星仰角的差值,将其换算成直观、实用的ku仰角,以利快速调星.ku波段调星还要注意雨衰问题,因在高纬度或接收低仰角的卫星时,高频头盖方向均是向上的,遇到阴雨天,盖上的水滴或雾都会引起信号衰减,甚至信号中断,为避免此情况,可将其倒装,效果是一样的,此时仰角增高,可以有效避免雨衰.。2、可视化单据操作，的数据直观呈现。

由于上市时间相差半年，累计销量自然会有差异，如果一定要把“受欢迎程度”做出个比较，那么对比月均销量是较为公平的，而比较结果显示，艾瑞泽5销量高出一筹。1. 品种间果实发育期差异要大 早熟品种与晚熟品种的果实发育期应相差20天以上，否则易出现严重落果，影响生产效益。来自各个方位的环境细微声响显露得十分轻松，空间感及对象远近的描写自然清晰，对影片里不同物品在空间快速切换的大小及吸音程度差异，全都有板上钉钉的区分，充分展现了tx-nr646丰富的解析能力。

在利用易康developer进行影像分类后，输出的矢量数据的分类结果其图斑与分割对象是一一对应的，数量可能会较多，而且可能会比较破碎，那么有时候我们希望将同一种类别的各个图斑作为一个整体即一个图斑进行输出，或者我们在进行分类后处理的时候，希望将一些面积很小的图斑与邻近的同一类别的图斑进行合并，如果没有同一类别那么与其他特定类别的图斑合并等等类似的需求，此时需要利用到developer算法中的mergeregion，该算法是放在【basic objectreshaping】下面，可以看到它是通过合并来改变分割对象的形状，这里我们基本可以猜测mergeregion算法执行后，分割结果会发生改变。 针对面向对象遥感影像分类方法的特点，分析 了影像经过分割后形成影像对象的数据空间特点， 对分类中的训练样本数量的选择进行了研究，讨论 了训练样本数量对分类精度的影响聚类测试数据集，指出了面向对 象分类中的样本选择数量比通常的选取规则可以大 大减少，而且与所分析数据空间的复杂程度相关。4.一种图像识别方法，在以图像的特征为坐标轴的第i特征量空间中，预先学习为了将所述图像分类为预先设定的类别而采用的分离平面，并采用所述分离平面将分割对象图像而获得的块图像分类为所述类别，该图像识别方法的特征在于，具备以下步骤 输入步骤，输入所述对象图像。

45个测试样本的真实品种如下

(0、1、2分别代表Setosa、Versicolour、Virginica)(左右滑动查看)

KNN预测品种如下：(左右滑动查看)

有2个错误预测(标红)，其他预测均准确。预测结果可视化：

圆点颜色代表样本的真实类别，而圆点上的X的颜色代表预测类别聚类测试数据集，可以看到预测错误的样本有两个，位置都在变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾样本交界附近。

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