两种土壤类型之间基于Jeffries-Matusita距离的可分性的python代码
时间: 2024-03-20 21:38:40 浏览: 31
Jeffries-Matusita距离可以用来评估两个概率密度函数之间的差异性,因此在比较两种土壤类型的时候可以考虑使用这个距离指标。
下面是一个基于Python的示例代码,用于计算两种土壤类型之间基于Jeffries-Matusita距离的可分性:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import squareform
from scipy.spatial.distance import pdist
# 定义两个概率密度函数
soil_type1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1, 0.1])
soil_type2 = np.array([0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1])
# 计算Jeffries-Matusita距离
def jeffries_matusita_distance(p, q):
pm = np.sqrt(p.mean())
qm = np.sqrt(q.mean())
return np.sqrt(2 - 2 * np.sum(np.sqrt(p * q)) / (pm * qm))
distance = jeffries_matusita_distance(soil_type1, soil_type2)
print("Jeffries-Matusita距离为:", distance)
# 计算两种土壤类型之间的可分性
data = np.vstack([soil_type1, soil_type2])
distance_matrix = squareform(pdist(data, jeffries_matusita_distance))
separability = 1 / (1 + distance_matrix[0, 1])
print("两种土壤类型之间的可分性为:", separability)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了两个概率密度函数 `soil_type1` 和 `soil_type2`,然后使用 `jeffries_matusita_distance` 函数计算它们之间的Jeffries-Matusita距离。最后,我们使用 `pdist` 函数计算数据集中所有样本之间的距离矩阵,并使用 `squareform` 函数将它们转换为一个矩阵形式,然后计算两种土壤类型之间的可分性。
请注意,这只是一个示例代码,实际上,要比较两种土壤类型之间的可分性还需要考虑更多因素,并且需要使用更多的数据进行评估。
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