dis[i][j] = euclidean_distance(data[i],centre[j])

时间: 2023-10-25 14:09:14 浏览: 145
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iris编程练习.rar_KNN Classification_KNN 分类_graph43i_iris_knn

这是一个计算欧几里得距离的公式，其中data[i]表示第i个数据点，centre[j]表示第j个聚类中心。它会计算data[i]和centre[j]之间的距离，并将结果保存在dis[i][j]中。这个公式通常用于K均值聚类算法中，用于计算每个数据点与聚类中心之间的距离，以便将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇中。
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cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)

cdist 是一个 SciPy 库中的函数，用于计算数据集中每个...metric 是一个可选参数，表示要使用的距离度量方法，默认为欧几里得距离（euclidean_distance）。返回值是一个二维数组，表示每个数据点与聚类中心之间的距离。

cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)，这行代码报这个错：axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

这个错误通常是由于输入的 data 或 centers 参数的维度不正确引起的。cdist 函数的 data 和 centers 参数都应该是二维的数组。data 通常是一个形状为 (n_samples, n_features) 的数组，其中 n_...

AttributeError: 'int' object has no attribute 'sqrt' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "F:\week1_220213459\HWdigits\class.py", line 51, in <module> predict_label = myKNN(train_data_set, train_labels, test_data_set[i], k=3) File "F:\week1_220213459\HWdigits\class.py", line 32, in myKNN distance = euclidean_distance(train_data_set[i], test_data) File "F:\week1_220213459\HWdigits\class.py", line 26, in euclidean_distance return np.sqrt(np.sum(np.square(x1 - x2))) TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type int which has no callable sqrt method

这个错误的原因是你在使用 np.sqrt() 计算平方根时传入了一个整数，而整数类型没有 sqrt() 方法。你需要确保传入的参数是可以进行平方根计算的类型，例如浮点数。你可以将传入的整数转换为浮点数来解决此问题，如下...

# 计算两个样本之间的欧氏距离 def euclidean_distance(sample1, sample2): distance = 0.0 for i in range(len(sample1)-1): distance += (float(sample1[i]) - float(sample2[i]))**2 return math.sqrt(distance) # 根据给定的邻居数量使用KNN算法进行预测 def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class解释这段代码

1. 定义了一个函数euclidean_distance，用于计算两个样本之间的欧氏距离。该函数接收两个样本作为参数，返回它们之间的距离。 2. 定义了一个函数knn_predict，用于根据给定的训练集train_set、测试实例test_...

1. 抆较短的瓛音信号进行插值，使得和较长的瓛音信号长度一样。 2. 进行分帧、加窗、预加重等抇理，抁取瓛音信号的MFCC特征。 3. 求两个瓛音信号的欧式距离 euclidean_distance = lambda wave1, wave2: np.linalg.norm(wave1 - wave2) 4. 利用dtw模块计算两个信号的MFCC特征之间的相似性（最小距离d、累计矩阵acc_cost_matrix、最佳路径path） d,cost_matrix, acc_cost_matrix, path = dtw(mfcc_1.T, mfcc_2.T, dist=euclidean_distance) 5. 画抈累计矩阵(acc_cost_matrix)和最佳路径图（path[0],path[1]） 6. 画抈对齐后的MFCC特征图。

3. 求两个瓛音信号的欧式距离，用lambda函数euclidean_distance计算。 4. 利用dtw模块计算两个信号的MFCC特征之间的相似性，其中mfcc_1和mfcc_2是两个瓛音信号的MFCC特征矩阵，dist为距离度量函数，返回最小距离d、...

function [score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, score_S_orig_eu, score_S_orig_seu]... = test_EXEM_GZSL(X, mean_S, mean_S_rec, mean_U_rec, std_Xtr) % Prediction accuracy score_S_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S_rec); score_U_eu = test_NN_euclidean(X, mean_U_rec); score_S_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S_rec, std_Xtr); score_U_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_U_rec, std_Xtr); score_S_orig_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S); score_S_orig_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S, std_Xtr); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Loss or Accuracy %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function score = test_NN_euclidean(X, mean_X) score = -pdist2_fast(X, mean_X); end function score = test_NN_std_euclidean(X, mean_X, std_X) score = -pdist2_fast(bsxfun(@rdivide, X, std_X), bsxfun(@rdivide, mean_X, std_X)); end

首先，调用 test_NN_euclidean 函数，将输入样本 X 和已知类别样本的重构特征表示 mean_S_rec 作为参数，计算它们之间的欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_eu 中。 接下来，调用 test_NN_euclidean 函数，将...

def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码

这段代码实现了一个简单的k近邻算法，其中...此外，代码中还定义了一个函数load_data，用于从CSV文件中读取数据集。该函数返回一个列表dataset，其中包含了从CSV文件中读取的数据。每一行数据被转换成一个浮点数列表。

x = values[-365:] distance = []for i in range(len(values)-730): y = values[i:i+365] dis, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean) distance.append(dis)代码什么意思

对于每个从values序列中以步长为1滑动窗口取出的长度为365的子序列y，计算其与最近一年的时间序列x之间的DTW距离，并将距离值添加到一个名为distance的列表中，最终得到所有子序列与最近一年时间序列的DTW距离列表。...

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

然后，它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图，其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据，Annotation用于注释列，cluster_rows参数表示是否对行进行聚类，clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离...

def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)

这段代码定义了KNN算法中的predict方法，用于对测试样本进行预测。 在这个方法中，首先创建一个空列表y_pred，用于存储预测结果。 然后，对于测试样本集X_test中的每一个样本test_sample，计算它与训练...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()从聚类算法的评价指标对结果进行分析

常用的聚类算法评价指标有以下几种： 1. SSE（Sum of Squared Errors）：簇内误差平方和，即簇内各点到簇中心的距离平方和，SSE越小表示簇内数据越紧密。 2. Silhouette Coefficient（轮廓系数）：用于衡量样本...

# 根据各簇均值，将数据集中的各对象，分配到每个簇，注意，各族保存的是对象下标 def allocation_objects_to_cluster(means, D): ''' params： means：各簇均值 D ：数据集 return： clusters：返回包含各族的数组，每个簇用数组保存该簇中的数据对象 ''' # 保存每个簇中对象索引 clusters_indices=[[] for i in means] # 对每一个对象 for idx in range(len(D)): # 第idx个对象 obj=D[idx] #计算第idx个对象与每个均值的距离 dists=euclidean_distance(obj,means) #print(idx, dists) #找出短距离下标，该下标对应的就是相应的簇下标 min_idx=np.argmin(dists) #将该对象下标idx，保存到min_idx簇中 clusters_indices[min_idx].append(idx) #print([len(cluster_indicess) for cluster_indices in clusters_indices]) return clusters_indices

dists = euclidean_distance(obj, means) # 找出短距离下标，该下标对应的就是相应的簇下标 min_idx = np.argmin(dists) # 将该对象下标idx，保存到min_idx簇中 clusters_indices[min_idx].append(idx) ...

def euclidean_distance(face_encodings, face_to_compare): return np.linalg.norm(face_encodings - face_to_compare, axis=1)

这个函数是用来计算人脸编码之间的欧几里得距离。具体来说，它接受两个参数：face_encodings和face_to_compare，它们都是人脸编码。函数的返回值是一个numpy数组，其中每个元素表示face_encodings中的一个编码与face...

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错？请解释原因，并给出正确的可运行的代码

'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = { 'ARI': 'adjusted_rand_score', 'AMI': 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity': '...

distances = cdist(x_test, x_test[y_pred_classes==class_id], metric='euclidean')解释

这是一个使用SciPy库中的cdist函数计算两个点集之间的欧几里得距离的代码行。其中，x_test是测试集，y_pred_classes是预测出的类别标签，class_id是当前处理的类别ID。这行代码的作用是计算测试集中与当前类别相同的...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

probs[i, unvisited] = pheromone ** self.alpha * (1 / distance) ** self.beta probs[i, visited] = 0 probs[i] /= probs[i].sum() # 选择下一个城市 ants[:, k] = [np.random.choice(range(n), p=probs[i])...

def cluster_weight(weight, beta=None): if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_详细解释这段代码

这里使用的是scikit-learn库中的euclidean_distances函数。 - 将相似度矩阵的每一列取中位数并乘以beta，得到每个点的preference值。这个值表示该点作为聚类中心的偏好程度，越大意味着越有可能成为聚类中心。 4. ...

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![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文