土壤类型制图中,对于任意两个土壤类型利用Jeffries-Matusita距离选择最合适的特征的python代码
时间: 2024-03-22 21:38:54 浏览: 19
以下是一个简单的 Python 代码,用于计算两个土壤类型之间的 Jeffries-Matusita 距离,并选择最合适的特征:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
# 假设我们有两个土壤类型的特征向量,存储在 X1 和 X2 中
X1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
X2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 计算类均值向量
m1 = np.mean(X1, axis=0)
m2 = np.mean(X2, axis=0)
# 计算类内散度矩阵
S1 = np.cov(X1, rowvar=False)
S2 = np.cov(X2, rowvar=False)
# 计算 Jeffries-Matusita 距离
J = np.sqrt(2 * (1 - np.exp(-0.25 * (m1 - m2) @ np.linalg.inv((S1 + S2) / 2) @ (m1 - m2))))
# 选择最合适的特征
# 假设我们有一个特征向量 F,存储在数组中
F = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
# 计算 F 和 X1、X2 的 Mahalanobis 距离
D1 = cdist(X1, [F], metric='mahalanobis', VI=np.linalg.inv(S1))
D2 = cdist(X2, [F], metric='mahalanobis', VI=np.linalg.inv(S2))
# 计算 Jeffries-Matusita 距离
J1 = np.sqrt(2 * (1 - np.exp(-0.25 * D1)))
J2 = np.sqrt(2 * (1 - np.exp(-0.25 * D2)))
# 选择距离最小的土壤类型
if J1 < J2:
print("The soil type closest to the given feature is soil type 1.")
else:
print("The soil type closest to the given feature is soil type 2.")
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要对特征向量和距离计算方法进行更加详细和准确的处理。