按要求完成如下函数：""" 函数说明：曼哈顿距离求解 Parameters: x1 - 向量1 x2 - 向量2 Returns: dist - x1与x2间的曼哈顿距离 """ def distManhattan(x1,x2): return dist

根据要求，可以完成如下的曼哈顿距离求解函数：

import numpy as np

def distManhattan(x1, x2):
    # 计算曼哈顿距离
    diff = np.abs(x1 - x2)
    dist = diff.sum()
    
    return dist

其中，`x1` 和 `x2` 是两个向量，可以是列表、元组或者 NumPy 数组等类型。首先，计算两个向量的差值（即每个维度上的距离），然后取绝对值并求和，得到曼哈顿距离。最后，返回计算结果。

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import numpy as np """ 函数说明：装载数据集 Parameters: fileName - 文件名 Returns: group - 数据集 labels - 分类标签 """ def loadDataSet(fileName): g=[] l=[] for。。。。 按行读取数据前两列--g，后一列--l 处理\t return group, labels """ 函数说明：曼哈顿距离求解 Parameters: x1 - 向量1 x2 - 向量2 Returns: dist - x1与x2间的曼哈顿距离 """ def distManhattan(x1,x2): diff=|x1-x2| 求绝对值abs dist=sum求和(diff,axis=?) return dist """ 函数说明：kNN算法，分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据（测试集） dataSet - 用于训练的样本特征（训练集） labels - 分类标准 k - kNN算法参数，选择距离最小的k个点 Returns: predClass - 分类结果 """ def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k): dataSet= dist=distManhattan( , ) 一：for循环排序 二：函数argsort,对值从大到小 for i in range(k): 对labels遍历排序的前k个标签 统计k个类别出现的次数 判断inX的类别 return predClass #设置测试数据test test=[0.45,0.1] group,labels=loadDataSet(' TrainingSet.txt') test_class = classifyKNN(test, group, labels, 3) #打印预测结果 if predClass== 1: p() else p() 代码实现

这段代码实现了一个简单的kNN算法，用于对测试数据进行分类。具体实现过程如下：

1. loadDataSet()函数用于加载数据集，将数据集和标签分别存储在group和labels变量中。

2. distManhattan()函数计算两个向量之间的曼哈顿距离。

3. classifyKNN()函数是kNN算法的主要实现。首先，它计算测试数据点和训练集中每个数据点之间的距离，并将它们存储在dist列表中。然后，它使用argsort()函数对这些距离进行排序，并得到距离最近的k个数据点的索引。接着，它统计这k个数据点所属的类别，并找到出现次数最多的类别，作为测试数据点的预测类别。

4. 最后，它使用预测类别进行输出。

需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，如缺少冒号、括号不匹配等。需要仔细检查并修正这些错误才能使代码正确运行。

以下是完整的代码实现：

import numpy as np

def loadDataSet(fileName):
    group = []
    labels = []
    with open(fileName) as f:
        for line in f.readlines():
            line = line.strip().split('\t')
            group.append([float(line[0]), float(line[1])])
            labels.append(int(line[2]))
    return group, labels

def distManhattan(x1, x2):
    diff = np.abs(np.array(x1) - np.array(x2))
    dist = np.sum(diff)
    return dist

def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = len(dataSet)
    distList = []
    for i in range(dataSetSize):
        dist = distManhattan(inX, dataSet[i])
        distList.append(dist)
    sortedDistIndices = np.argsort(np.array(distList))
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteLabel = labels[sortedDistIndices[i]]
        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

if __name__ == '__main__':
    test = [0.45, 0.1]
    group, labels = loadDataSet('TrainingSet.txt')
    test_class = classifyKNN(test, group, labels, 3)
    print(test_class)

其中，TrainingSet.txt是存储训练数据集的文件，每行包含两个特征值和一个标签值，用制表符分隔。

def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数

好的，下面是Mahalanobis距离计算函数的代码：

import numpy as np

def i_maha_dist(x, y):
    """
    计算两个向量之间的Mahalanobis距离
    :param x: numpy array，向量1
    :param y: numpy array，向量2
    :return: Mahalanobis距离
    """
    cov = np.cov(x, y, rowvar=False)  # 计算协方差矩阵
    inv_cov = np.linalg.inv(cov)  # 计算协方差矩阵的逆矩阵
    diff = x - y
    return np.sqrt(diff.dot(inv_cov).dot(diff.T))

其中，计算协方差矩阵使用了NumPy库中的`np.cov()`函数，计算矩阵的逆矩阵使用了NumPy库中的`np.linalg.inv()`函数。