このアプリケーションに使用するには、最も近い最近隣アルゴリズムは何ですか？

Question

私は、ビデオフレームのシーケンス内の複数のオブジェクトを、前のフレームの各オブジェクトの順序付けられた重心のリストを取得し、現在のフレームの重心の各セットへのユークリッド距離を計算し、後続のフレームで同じオブジェクトである点の集合。

このテクニックは本当にうまくいきますが、これは置換せずにサンプリングするパーミュテーションの一種であることに気付きました（一度重心がペアになると、現在の重心のリストから削除されます）。問題は、特定のオブジェクトに対して最近傍が見つかった場合、近くにいる他の隣人がいるかもしれないが、その重心が現在のオブジェクトのリストから削除されているため、適切にペアになっていない可能性があるということです誤分類の原因となります。

k-nearest-neighborsに類似したものがあります。ここでは、現在のセントロイドの最も近い隣人としてマークされている特定の重心からの他の距離を考慮に入れることができますか？これが混乱している場合はお詫び申し上げます。この特定の事例を説明する必要があるかどうか教えてください。ありがとう！

これはPythonで行われているので、あなたが示唆しているテクニックを実装する適切なライブラリがあれば大きな助けになります。

Answer 1

私が知っていたように、あなたの主な質問は、アルゴリズムを最適化し、分類からより良い結果を得ることです。分類問題では、データセットに応じて、異なるパラメータで異なるアルゴリズムを試してみることをお勧めします（たとえばNNでは、KNNのようなポイントやアルゴリズムの異なるNearest Neighbor Numberをボールツリーなどで試してみてください）クロスバリデーションのような測定基準でこれで

トライ見た目：あなたはグリッド検索を使用することができますhttp://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html

評価およびテスト異なるパラメータにsickitです：http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html

たり、異なるパラメータをテストし、評価するために、遺伝的アルゴリズムを使用することができます結果：https://github.com/rsteca/sklearn-deap