Package it.unisa.diem.ai.torcs.classifier

Class NearestNeighbor

java.lang.Object

it.unisa.diem.ai.torcs.classifier.NearestNeighbor

public class NearestNeighbor
extends Object

Implementazione semplice dell'algoritmo Nearest Neighbor (KNN) utilizzando un KD-Tree per una ricerca efficiente dei vicini.

Constructor Summary

Constructors

Constructor	Description
NearestNeighbor(Dataset trainingData)	Costruttore che inizializza il classificatore con il dataset di addestramento.

Method Summary

Modifier and Type	Method	Description
int	classify(Sample testPoint, int k)	Classifica un punto di test usando la maggioranza tra i k vicini più prossimi.
List<Sample>	findKNearestNeighbors(Sample testPoint, int k)	Trova i k vicini più prossimi rispetto a un punto di test.
Dataset	getTrainingData()	Restituisce il dataset di addestramento usato dal classificatore.

Methods inherited from class java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

Constructor Details

NearestNeighbor

public NearestNeighbor(Dataset trainingData)

Costruttore che inizializza il classificatore con il dataset di addestramento.

Parameters:

trainingData - dataset contenente i campioni noti (labeled)

Method Details

findKNearestNeighbors

public List<Sample> findKNearestNeighbors(Sample testPoint,
 int k)

Trova i k vicini più prossimi rispetto a un punto di test.

Parameters:

testPoint - il punto da classificare

k - numero di vicini da considerare

Returns:

lista dei k vicini più vicini

classify

public int classify(Sample testPoint,
 int k)

Classifica un punto di test usando la maggioranza tra i k vicini più prossimi.

Parameters:

testPoint - il punto da classificare

k - numero di vicini da considerare

Returns:

codice numerico della classe predetta (int corrispondente a Label.getCode())

getTrainingData

public Dataset getTrainingData()

Restituisce il dataset di addestramento usato dal classificatore.

Returns:

il dataset con i campioni etichettati