采用不同的分类特征组合,对景观特征相似的土壤类对训练数据进行J-M距离分析的python代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于对景观特征相似的土壤类对训练数据进行 J-M 距离分析，其中采用了不同的分类特征组合：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 假设我们有一个包含多个土壤类别的训练数据集，其中每个类别都有多个样本
# 假设样本的特征向量存储在 X 中，类别标签存储在 y 中
X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20]])
y = np.array([1, 1, 2, 2, 3])

# 定义不同的特征组合
features1 = [0, 1]  # 特征1和特征2
features2 = [1, 2]  # 特征2和特征3
features3 = [2, 3]  # 特征3和特征4

# 对于每个特征组合，计算 J-M 距离并选择最合适的特征
for features in [features1, features2, features3]:
    # 对于每对相似的土壤类，计算 J-M 距离并输出结果
    for i in range(len(np.unique(y))):
        for j in range(i+1, len(np.unique(y))):
            # 选择两个相似的土壤类的样本
            X1 = X[y == i][:, features]
            X2 = X[y == j][:, features]

            # 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
            F = X1[0]  # 假设我们选择第一个样本的特征向量作为代表性特征

            for f in range(len(features)):
                # 计算 F 和 X1、X2 的 Mahalanobis 距离
                D1 = cdist(X1, [F], metric='mahalanobis', VI=np.linalg.inv(np.cov(X1[:, f], rowvar=False)))
                D2 = cdist(X2, [F], metric='mahalanobis', VI=np.linalg.inv(np.cov(X2[:, f], rowvar=False)))

                # 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)))

                # 如果 J1 和 J2 相同，则选择当前特征
                if J1 == J2:
                    F = np.concatenate((F, X1[0, f]), axis=0)
                # 如果 J1 小于 J2，则选择 X1 的该特征
                elif J1 < J2:
                    F = np.concatenate((F, X1[:, f]), axis=0)
                # 如果 J2 小于 J1，则选择 X2 的该特征
                else:
                    F = np.concatenate((F, X2[:, f]), axis=0)

            # 输出结果
            print("The best features for soil types", i, "and", j, "are:", F)

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。