이미지 분류를 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. KNN은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 새로운 데이터 포인트의 범주를 예측하는 비지도 학습 알고리즘으로, 이미지 분류에도 사용할 수 있습니다. 하지만 KNN은 이미지와 같이 고차원 데이터를 다룰 때 성능이 떨어질 수 있으며, 비교적 간단한 특징 벡터를 추출한 후 사용해야 효율적입니다. KNN을 사용한 이미지 분류 구현 방법 데이터 준비 및 전처리 이미지 데이터를 수집하고, 각 이미지를 벡터화합니다. 이미지 크기를 조정하고, 그레이스케일 또는 RGB 픽셀 값을 특징 벡터로 변환합니다. KNN 알고리즘을 사용한 분류 Python의 scikit-learn 라이브러리를 활용하여 KNN을 쉽게 구현할 수 있습니다. 1. 데이터 준비 CIFAR-10, MNIST 등의 이미지 데이터셋을 사용하여 예시를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, MNIST 데이터셋을 사용할 경우, 이미지는 28x28 크기의 손글씨 숫자 이미지입니다. from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np # MNIST 데이터셋 로드 mnist = fetch_openml('mnist_784') # 특징 벡터와 레이블 준비 X = mnist. data y = mnist.target # 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분리 (80% 훈련, 20% 테스트) X_train , X_test , y_train, y_test = train_test_split( X , y, test_size= 0.2 , random_st...
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