将眨眼次数、打哈欠次数和点头次数进行特征融合代码

眨眼次数、打哈欠次数和点头次数是三个不同的特征，可以使用特征层融合方法将它们进行融合。具体实现方法如下：

1.导入NumPy库

import numpy as np

2.读取原始数据

blinks = np.load('blinks.npy')  # 眨眼次数
yawns = np.load('yawns.npy')  # 打哈欠次数
nods = np.load('nods.npy')  # 点头次数

3.对每个特征进行最大最小标准化

blinks_norm = (blinks - blinks.min()) / (blinks.max() - blinks.min())
yawns_norm = (yawns - yawns.min()) / (yawns.max() - yawns.min())
nods_norm = (nods - nods.min()) / (nods.max() - nods.min())

4.设置不同的权重

w_blinks = 0.3
w_yawns = 0.5
w_nods = 0.2

5.计算加权和

weighted_sum = w_blinks * blinks_norm + w_yawns * yawns_norm + w_nods * nods_norm

完整的代码示例如下：

import numpy as np

# 读取原始数据
blinks = np.load('blinks.npy')  # 眨眼次数
yawns = np.load('yawns.npy')  # 打哈欠次数
nods = np.load('nods.npy')  # 点头次数

# 对每个特征进行最大最小标准化
blinks_norm = (blinks - blinks.min()) / (blinks.max() - blinks.min())
yawns_norm = (yawns - yawns.min()) / (yawns.max() - yawns.min())
nods_norm = (nods - nods.min()) / (nods.max() - nods.min())

# 设置不同的权重
w_blinks = 0.3
w_yawns = 0.5
w_nods = 0.2

# 计算加权和
weighted_sum = w_blinks * blinks_norm + w_yawns * yawns_norm + w_nods * nods_norm

# 输出加权和
print(weighted_sum)

其中，`blinks_norm`、`yawns_norm`、`nods_norm`分别是进行最大最小标准化后的特征，`w_blinks`、`w_yawns`、`w_nods`分别是不同特征的权重，`weighted_sum`是加权和。根据不同的特征重要程度，可以设置不同的权重，以更准确地反映特征的重要程度。