解释一下：knn_idx = sorted_idx[:k] knn = Tmaj[knn_idx, :]

时间: 2024-06-19 19:02:51 浏览: 169
M

Matlab代码实现：KNN_CLASSIFY.m

这段代码是KNN算法中的一部分。KNN算法是一种基于实例的学习算法，它的主要思想是通过计算测试样本与训练样本之间的距离来进行分类或回归。其中，k代表我们选择的邻居数，即在训练集中选择距离测试样本最近的k个样本。 在这段代码中，sorted_idx是根据测试样本到每个训练样本的距离进行排序后得到的索引值数组。我们通过取前k个索引值，得到与测试样本距离最近的k个训练样本的索引值，即knn_idx。 接着，我们通过knn_idx得到对应的k个训练样本，并将它们的标签取众数作为测试样本的分类结果。其中Tmaj是一个数组，存储了每个训练样本的标签。
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转成matlab: knn_indexes = numpy.argsort(dist_mat_criteria, axis=1, kind='quicksort')

[~, knn_indexes] = sort(dist_mat_criteria, 2, 'ascend'); 在 MATLAB 中，sort 函数会返回排序后的值和索引，但我们只对索引感兴趣，因此使用 ~ 忽略了排序后的值。第一个参数是要排序的矩阵 dist_mat_...

knn_idx = torch.argsort(dist, dim=2)[..., offset:k+offset]

这段代码是用来计算KNN（K-Nearest Neighbor）算法中的最近邻索引的，其中dist是距离矩阵，knn_idx是最近邻索引矩阵，offset和k是参数。torch.argsort是PyTorch中的函数，用于返回按指定维度排序后的索引。[..., ...

def k_matrix(self,matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = np.zeros(matrix.shape) idx_sort = np.argsort(-(matrix - np.eye(num)), axis=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + np.eye(num)，把这个方法转换为pytorch语言

knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num) 在PyTorch中，可以使用torch.tensor代替numpy.ndarray来表示张量，使用torch.argsort代替numpy....

import torchdef k_matrix(matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = torch.zeros(matrix.shape) idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num)), dim=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num)，那你修改这个代码让其都放入GPU

knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num, device=device) 这里使用torch.device指定GPU设备，并使用to()方法将数据和模型都移动到该设备...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

knn_fpr, knn_tpr, knn_thresholds = roc_curve(y.iloc[test], knn_proba) knn_tprs.append(np.interp(mean_fpr, knn_fpr, knn_tpr)) knn_tprs[-1][0] = 0.0 knn_roc_auc = auc(knn_fpr, knn_tpr) knn_aucs....

knn_exp_ins = KnnExpText(agg_func, cp, dis_func)

KnnExpIns似乎是一个类的实例，它包含了两个关键参数：agg_...在这个过程中，xyz是每个点的三维坐标，neigh_idx是每个点的k个近邻索引。relative_pos_encoding函数会计算这些点之间的相对位置特征并返回结果。

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=66) x_train = x_train.astype('float') y_train = y_train.astype('int') x_test = x_test.astype('float') y_test = y_test.astype('int') knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) knn.fit(x_train, y_train) y_pred = knn.predict(x_test) knn_cvscore = cross_val_score(knn,x_train,y_train,cv=5,scoring='accuracy') knn_cvmean = np.mean(knn_cvscore) print('Test score(accuracy)',knn.score(x_test,y_test)) knn_f1 = f1_score(y_test,y_pred,average='macro') print('F1 score:',knn_f1) knn_acc = accuracy_score(y_test,y_pred) print('Accuracy:',knn_acc)

这段代码是使用K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对数据进行分类，并输出了测试集上的准确率（Test score），F1分数（F1 score），以及准确度（Accuracy）。同时，还使用了交叉验证（Cross Validation）来评估...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier模型进行了K近邻算法分类，并利用GridSearchCV函数进行了网格搜索来优化模型的超参数。具体解释如下： - from sklearn.neighbors import ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)解释各行代码

- gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)：创建一个 GridSearchCV 对象 gd_knn，用于对 k 近邻分类器模型的超参数进行网格搜索调优。其中，knn_model 表示要进行调优的模型，...

n = 5 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) knn.fit(X_train, y_train) knn_yhat = knn.predict(X_test)

这段代码是一个基于K最近邻（K-Nearest Neighbors）算法的分类模型的训练和预测过程。让我来解释每一行的作用： 1. n = 5 这行代码将一个整数值5赋给变量n。这个值表示K最近邻算法中的邻居数量，即在预测时要...

def run_knn_regressor_q3(dataset): x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(dataset.data, dataset.target, train_size=0.6, random_state=1) knn = KnnRegressorCV() knn.fit(x_train, y_train) error_rates_train = [] error_rates_test = [] max_k = 20 for k in range(1, max_k + 1): knn = KnnRegressor(k).fit(x_train, y_train) error_rates_train.append(MSE(y_train, knn.predict(x_train))) error_rates_test.append(MSE(y_test, knn.predict(x_test))) print("bestK external", np.argmin(error_rates_test) + 1)给这段代码加注释

这段代码的功能是使用k近邻回归模型对一个数据集进行训练和测试，并输出测试误差最小的k值。 具体注释如下： python def run_knn_regressor_q3(dataset): # 将数据集划分为训练集和测试集，训练集占60%，随机...

以下是使用KNN算法的过程，请详细解释以下代码，说明每个步骤如何实现，尤其需要说明调参过程的每句代码的用途以及做法来源：param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数：", grid_search.best_params_) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test)

下面逐行解释每句代码的用途和来源： 1. param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } 这里定义了一个参数...

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

这是一个KNN（K-Nearest Neighbor）算法的Python实现，具体注释如下： python class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X # 训练数据集 self.y...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)对输出结果举例并解释

输出结果为KNeighborsClassifier模型的最佳参数组合，例如： KNeighborsClassifier(n_neighbors=15) 表示对于KNeighborsClassifier模型，最佳的超参数组合是n_neighbors=15，即选择15个最近邻的样本作为...

class KNNClassify(): def __init__(self, k=5, p=2): self.k = k self.p = p self._X_train = None self._y_train = None中的k是什么，p是什么

在这个类中，k 和 p 都是超参数，用于控制 KNN 分类算法的行为。 其中，k 表示在 KNN 算法中选取多少个最近邻样本来进行预测。一般情况下，k 的取值越大，模型的复杂度越低，但是可能会导致过拟合的问题；反之，...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier k_score = [] k_range = range(1,228) for k in range(1,228): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train,y_train) k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)]) print(k, k_score) k_score = np.array(k_score) k_score = pd.DataFrame(k_score,columns=['Value of K for KNN','Score']) ax = sns.lineplot(data=k_score,x="Value of K for KNN", y="Score",)。改写这段代码

以下是改写后的代码，主要对输出进行了优化，使用了f-string格式化...k_score = pd.DataFrame(k_score, columns=['Value of K for KNN', 'Score']) sns.lineplot(data=k_score, x="Value of K for KNN", y="Score")

algo_knn=KNNBasic(k=40,min_k=3,sim_options={'user_based':True})是什么意思

这行代码定义了一个基于用户的K近邻协同过滤算法，并设置了以下参数： - k=40：表示在计算相似度时，只考虑和目标用户最相似的40个用户。 - min_k=3：表示在计算相似度时，至少要考虑和目标用户最相似的3个用户。 -...

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