Discussion :

[hessaid]

Bonjour tout le monde,
mon problème est le suivant:
je veux utiliser la méthode de KPPV (k-plus proches voisins) sous Matlab pour chercher parmi les lignes d'une matrice celle la plus proche (plus similaire) à un vecteur.
par exemple :
soit la matrice

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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m=[3,2,0,0,0,1
0,2,0,0,3,1
3,0,0,2,0,1
3,2,1,0,0,0
3,1,0,0,0,2
3,1,0,0,0,2
0,2,0,0,3,1
0,2,0,0,3,1
3,0,0,2,0,1
3,2,1,0,0,0
3,1,0,0,0,2
3,1,0,0,0,2
0,2,0,0,3,1
0,2,0,3,0,1
3,0,0,2,0,1]

le vecteur

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

q= [0,2,0,3,0,1]

donc l'avant dernière ligne de la matrice m correspond le mieux (similarité exacte) au vecteur q.
je suis à l'attente de vos aides et de vos propositions

[Matersss]

Est ce que cette discussion répond à ta question ?

Matersss

[hessaid]

Merci Matersss, le lien que tu m'as donné traite exactement le même problème. il est important pour moi comme premier pas.
je signale que j'ai déjà essayé une autre méthode pour calculer la similarité entre le vecteur et les différentes lignes de la matrice. ça a l'aire de fonctionner bien, mais je veux un exemple fait avec la méthode de KPPV (K-plus proche voisins) pour pouvoir comparer les résultats et choisir la meilleure méthode.
voila le code Matlab pour calculer la similarité (je suis débutant en Matlab)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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%similarité entre un vecteur et les ligne d'une matrice
%m est la matrice
%q est le vecteur
 
function f=simis(m,q)   
som=0;
m=[3,2,0,0,0,1
0,2,0,0,3,1
3,0,0,2,0,1
3,2,1,0,0,0
3,1,0,0,0,2
3,1,0,0,0,2
0,2,0,0,3,1
0,2,0,0,3,1
3,0,0,2,0,1
0,2,0,0,3,1
0,2,0,3,0,1];
%taille de la matrice m
[L C]=size(m);
%le vecteur q
q=[0,2,0,3,0,1];
%initialisation de vecteur résultat
f=zeros(1,L)';
%calcul de la similarité
      for i=1:L,
 
           for j=1:C,
 
                      if q(j)==m(i,j),som=som+q(j);
                      end
           end
           f(i)=(som/(1+som));
           som=0;
 
      end

Merci d’enrichir cette discution

[Matersss]

Je pense qu'il faut que tu commences par définir ta distance et le nombre de plus proches voisins que tu choisis.

[Matersss]

On va dire que tu prends la norme euclidienne et que tu veux 3 éléments :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A=m-repmat(q,size(m,1),1); % retranche q à chaque ligne de m
b=transpose(sum(transpose(A.*A))); % fait le calcul selon la distance
c=sort(b); % trie les éléments du plus petit au plus grand
c(1:3) % prend les 3 plus petits

J'espère que ça va t'aider !
Maters

[hessaid]

Merci beaucoup Maters pour votre précieuse aide, ça m'a bcp aidé, je vais suivre le piste

[hessaid]

Bonjour,
encore besoin d'aide SVP
maintenant comme faire une représentation graphique des données pour visualiser les k plus proches?

[Matersss]

Je ne pense pas que la visualisation soit facile vu qu'on dépasse la dimension 3... Attendons de voir d'autres réponses