距离判别的代码实现 使用欧式距离 且使用R语言实现

好的，下面是一个使用欧式距离实现距离判别的示例代码：

# 生成数据
set.seed(123)
x1 = matrix(rnorm(20, mean = 0, sd = 1), ncol = 2)
x2 = matrix(rnorm(20, mean = 3, sd = 1), ncol = 2)
X = rbind(x1, x2)
y = c(rep(0, 20), rep(1, 20))

# 计算距离
dist_mat = as.matrix(dist(rbind(X[1,], X[2,])))
for (i in 3:nrow(X)){
  dist_mat = rbind(dist_mat, dist(rbind(X[i,], X[1:(i-1),]), method = "euclidean"))
}

# 预测新样本
x_new = c(0, 0)
dist_new = as.matrix(dist(rbind(x_new, X), method = "euclidean"))
class_new = ifelse(sum(dist_new[1,] <= quantile(dist_mat[y == 0,], 0.5)) > 
                   sum(dist_new[1,] <= quantile(dist_mat[y == 1,], 0.5)), 0, 1)

这段代码与上一段代码类似，只是在计算距离时使用了欧式距离（即`method = "euclidean"`）。

相关问题

距离判别的代码实现 使用R语言实现

距离判别（distance-based discrimination）是一种基于距离的分类方法，它通过计算待分类的样本与各个已知分类的样本之间的距离，并将待分类的样本划分为与其距离最近的已知分类样本所属的类别。

下面是一个使用R语言实现距离判别的示例代码：

# 生成数据
set.seed(123)
x1 = matrix(rnorm(20, mean = 0, sd = 1), ncol = 2)
x2 = matrix(rnorm(20, mean = 3, sd = 1), ncol = 2)
X = rbind(x1, x2)
y = c(rep(0, 20), rep(1, 20))

# 计算距离
dist_mat = as.matrix(dist(rbind(X[1,], X[2,])))
for (i in 3:nrow(X)){
  dist_mat = rbind(dist_mat, dist(rbind(X[i,], X[1:(i-1),])))
}

# 预测新样本
x_new = c(0, 0)
dist_new = as.matrix(dist(rbind(x_new, X)))
class_new = ifelse(sum(dist_new[1,] <= quantile(dist_mat[y == 0,], 0.5)) > 
                   sum(dist_new[1,] <= quantile(dist_mat[y == 1,], 0.5)), 0, 1)

这段代码首先生成了两个二维正态分布的数据集，共40个样本，其中前20个属于类别0，后20个属于类别1。然后通过计算所有样本之间的距离，得到一个距离矩阵。最后，预测一个新的样本所属的类别，方法是计算该样本与所有已知样本之间的距离，然后将该样本划分到与其距离最近的样本所属的类别。

用R语言实现距离判别

距离判别（Distance-based discrimination）是一种基于样本之间距离的分类方法。在R语言中，可以使用`class`包中的`knncat`函数实现距离判别。具体步骤如下：

1. 加载`class`包。

library(class)

2. 准备训练集和测试集，并对数据进行标准化处理。

# 假设训练集和测试集分别存储在train和test数据框中，且最后一列为类别标签
train_x <- scale(train[, -ncol(train)])
train_y <- train[, ncol(train)]
test_x <- scale(test[, -ncol(test)])

3. 使用`knncat`函数对测试集进行分类。

# 假设k取值为3
k <- 3
pred_y <- knncat(train_x, train_y, test_x, k)

其中，`train_x`为训练集的特征矩阵，`train_y`为训练集的类别标签，`test_x`为测试集的特征矩阵，`k`为最近邻个数。`knncat`函数返回的`pred_y`为测试集的预测类别标签。

需要注意的是，在距离判别中，需要根据数据的具体情况选择合适的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）。`knncat`函数默认使用欧氏距离。如果需要使用其他距离度量方法，可以通过设置`cl`参数来指定距离函数。例如，如果需要使用曼哈顿距离，可以按如下方式调用`knncat`函数：

pred_y <- knncat(train_x, train_y, test_x, k, cl = "manhattan")