vector<float> S(num),S1(num); float s0 = 1.0/num; for(i=0; i<num; ++i) S[i] = get<0>(corr[i]);

这段代码定义了两个向量`S`和`S1`，它们的大小均为`num`，类型为`float`。

然后，初始化了一个浮点型变量`s0`，其值为`1.0`除以`num`。

接下来，通过一个循环遍历`corr`向量中的元素，使用`get<0>(corr[i])`获取到当前匹配对的第一个元素（即距离值），然后将其赋值给向量`S`中对应的位置。

这段代码的作用是将`corr`向量中的距离值提取出来，并存储在向量`S`中。

相关问题

def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32')#，num_fearures 表示整数或者整数元组，dtype为生成矩阵的数据类型，，numpy.zeros()函数可以满足创建指定长度或形状的全0的数组。 n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况， for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量，pandas实现pd,one-hot编码 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df)

这段代码是一个函数定义和一个用于将训练集数据转换为词向量的代码段。

函数名为avg_feature_vector，它接受四个参数：

- sentence：待转换的句子或文本。
- model：用于生成词向量的词嵌入模型。
- num_features：生成的词向量的维度。
- index2word_set：一个集合对象，包含了词库中所有的单词。

该函数首先创建一个全零数组feature_vec，用于保存句子的词向量。然后遍历句子中的每个单词，如果该单词在词库中存在，则将其词向量加到feature_vec中。最后，将feature_vec除以单词数目n_words，得到句子的平均词向量。

接下来的代码是将训练集数据转换为词向量的代码段。首先创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。然后循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量，并将结果添加到df列表中。最后，使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。

解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

这段代码的主要作用是将一段文本转换为词向量，并使用这些词向量训练一个梯度提升决策树模型，并将文本转换为onehot向量。下面是代码的详细解释：

1. `avg_feature_vector()`函数：该函数的作用是将一个句子转换为词向量。它的输入参数有四个：

- `sentence`：表示输入的句子。
- `model`：表示使用的词向量模型。
- `num_features`：表示词向量的维度。
- `index2word_set`：表示词库中的所有词的集合。

该函数的具体实现步骤如下：

- 初始化一个大小为`(num_features,)`的零向量`feature_vec`。
- 对句子中的每个词进行处理，如果该词在词库中，则将它的词向量加到`feature_vec`中。
- 如果句子中的词都在词库中，则将`feature_vec`中的向量除以句子中词的数量，得到平均词向量`feature_vec`。

2. `df=[]`和`for`循环：这部分代码的作用是将训练集中的所有数据转换为词向量，并将它们存储到一个列表中。

- `df=[]`：初始化一个空列表，用于存储词向量。
- `for i in range(len(a))`：对训练集中的每个数据进行处理。
- `s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set)`：将每个数据转换为词向量，并将其存储在`s1_afv`中。
- `df.append(s1_afv)`：将每个词向量添加到`df`列表中。

3. `X=pd.DataFrame(df)`：将词向量列表转换为一个`DataFrame`对象，并将其存储到变量`X`中。

4. `y=[]`和`for`循环：这部分代码的作用是为每个评论设置初始标签。

- `y=[]`：初始化一个空列表，用于存储标签。
- `for i in range(len(a))`：对每个评论进行处理。
- `s = SnowNLP(str(a[i]))`：使用SnowNLP库对评论进行情感分析。
- `if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0)`：如果评论的情感得分大于0.7，则将标签设置为1，否则为0。

5. `y=pd.DataFrame(y)`：将标签列表转换为一个`DataFrame`对象，并将其存储到变量`y`中。

6. `gbdt_lr()`函数：该函数的作用是使用梯度提升决策树训练模型，并将文本转换为onehot向量。它的输入参数有两个：

- `X`：表示输入的词向量。
- `y`：表示输入的标签。

该函数的具体实现步骤如下：

- 初始化一个`GradientBoostingClassifier`模型，设置一些参数。
- 使用`fit()`方法训练模型。
- 使用`apply()`方法将连续变量离散化，并将结果存储在`gbc_leaf`中。
- 将`gbc_leaf`重塑为`(n_samples, n_estimators)`的矩阵，并将结果存储在`gbc_feats`中。
- 使用`OneHotEncoder`将`gbc_feats`转换为onehot向量，并将结果存储在`gbc_new_feature`中。
- 输出`gbc_new_feature`并将其返回。