قسم الرياضيات و الإعلام الإلي

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المقياس: Apprentissage automatique II

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Using Knn, Predict the temperature for day 5

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Predict the temperature for day 5 using the following dataset:

Day    Dimension1   Dimesion2   Dimension3  Dimesion4  Temperature
1           23                20                 1                    3              10
2           20                18                 4                    8              12
3           19                17                 5                    6              10
4           17                13                 3                    8               9        
5           18                15                6                   7               ??

نشر على 11:09, الاثنين 18 نوف 2019 By Imed BOUCHRIKA
In Apprentissage automatique II


أجوبة (2)




جواب (1)

1 votes

1. Normalize the data using (0,1) normalization (Why is it necessary to normalize data):

Normalized dataset :

Day    Dimension1   Dimesion2   Dimension3  Dimesion4  Temperature
1             
1.00               1.00             0.00              0.00                10
2             
0.50               0.71             0.60              1.00                12
3             
0.33               0.57             0.80              0.60                10
4             
0.00               0.00             0.40              1.00                 9 
5              0.16               0.28             1.00             0.80                 X

 

==========================================

2. Set K=3 for KNN algorithm

3. Calculate the euclidean distance between Day 5 and other days:

D(d5,d1) = 1.6866

D(d5,d2) = 0.7034

D(d5,d3) = 0.4352

D(d5,d4) = 0.7137

The most 3 nearest neighbors are = Day2, Day3 and Day 4

 

This example is a regression not a classification, so in this case we use this formula :

knnRegression

So X = 1/3 * (12+10+9) = 10.33 ~= 10

نشر على 23:08, الاثنين 18 نوف 2019 by abdennour redjaibia (282 points)
In Apprentissage automatique II



جواب (2)

1 votes

1- Normalize dataset, apply the formula: Xnew =(x - Xmin ) / (Xmax - Xmin ).

Day Dimension1   Dimension2   Dimension3   Dimension4   Temps
1            1                  1                  0                   0            10
2          0.5               0.71              0.6                  1            12
3         0.33              0.57              0.8                0.6           10
4            0                  0                 0.4                 1             9
5          0.6              0.28                 1                0.8            T

2- Calculate the euclidean distance between Day 5 and(1,2,3,4)

D(5,1)=1.69
D(5,2)=0.70
D(5,3)=0.43
D(5,4)=0.70

3- K=3; So 3nn= Day(2,3,4)

4-Apply the formula (regression):

T=1/3(12+10+9)~=10.33

 

نشر على 08:09, السبت 23 نوف 2019 by Mouhamed Salah Ben khalfallah (14 points)
In Apprentissage automatique II



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