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2 KiB
Matlab
Executable file
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Matlab
Executable file
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% ENSEEIHT - 1SN - Analyse de donnees
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% TP4 - Reconnaissance de chiffres manuscrits par k plus proches voisins
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% fonction kppv.m
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% Données :
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% DataA : les données d'apprentissage (connues)
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% LabelA : les labels des données d'apprentissage
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% DataT : les données de test (on veut trouver leur label)
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% Nt_test : nombre de données tests qu'on veut labelliser
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%
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% K : le K de l'algorithme des k-plus-proches-voisins
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% ListeClass : les classes possibles (== les labels possibles)
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% Résultat :
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% Partition : pour les Nt_test données de test, le label calculé
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function [Partition] = kppv(DataA, labelA, DataT, Nt_test, K, ListeClass)
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[Na,~] = size(DataA);
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% Initialisation du vecteur d'étiquetage des images tests
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Partition = zeros(Nt_test,1);
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disp(['Classification des images test dans ' num2str(length(ListeClass)) ' classes'])
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disp(['par la methode des ' num2str(K) ' plus proches voisins:'])
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% Boucle sur les vecteurs test de l'ensemble de l'évaluation
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for i = 1:Nt_test
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disp(['image test n°' num2str(i)])
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% Calcul des distances entre les vecteurs de test
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% et les vecteurs d'apprentissage (voisins)
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distance = vecnorm(DataA - DataT(i,:));
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% On ne garde que les indices des K + proches voisins
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[D, I] = sort(distance);
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kvoisins = I(1:K);
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% Comptage du nombre de voisins appartenant à chaque classe
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classe = labelA(kvoisins);
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% Recherche de la classe contenant le maximum de voisins
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[M, F, C] = mode(classe);
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% Si l'image test a le plus grand nombre de voisins dans plusieurs
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% classes différentes, alors on lui assigne celle du voisin le + proche,
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% sinon on lui assigne l'unique classe contenant le plus de voisins
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% Assignation de l'étiquette correspondant à la classe trouvée au point
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% correspondant à la i-ème image test dans le vecteur "Partition"
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Partition(i) = M;
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end
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