DEEP NEAREST CLASS MEAN CLASSIFIERS代码
时间: 2024-04-11 15:29:04 浏览: 9
深度最近类均值分类器(Deep Nearest Class Mean Classifiers)的代码会更加复杂,因为它涉及到深度神经网络的构建和训练。以下是一个简单的示例,展示了如何使用Keras库来实现一个深度最近类均值分类器:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
class DeepNearestClassMeanClassifier:
def __init__(self):
self.class_means = None
self.model = None
def fit(self, X, y, hidden_layers=2, hidden_units=64, epochs=10):
unique_classes = np.unique(y)
self.class_means = np.zeros((len(unique_classes), X.shape[1]))
for i, class_label in enumerate(unique_classes):
class_samples = X[y == class_label]
class_mean = np.mean(class_samples, axis=0)
self.class_means[i] = class_mean
self.model = Sequential()
self.model.add(Dense(hidden_units, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
for _ in range(hidden_layers - 1):
self.model.add(Dense(hidden_units, activation='relu'))
self.model.add(Dense(len(unique_classes), activation='softmax'))
self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
y_one_hot = np.zeros((y.shape[0], len(unique_classes)))
for i, class_label in enumerate(unique_classes):
y_one_hot[y == class_label, i] = 1
self.model.fit(X, y_one_hot, epochs=epochs)
def predict(self, X):
distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - self.class_means, axis=2)
predictions = np.argmin(distances, axis=1)
return predictions
```
在这个示例代码中,DeepNearestClassMeanClassifier类继承了最近类均值分类器的基本原理,并在fit方法中添加了深度神经网络的构建和训练过程。fit方法使用Keras库来构建一个多层感知器(MLP)模型,其中包含指定数量和大小的隐藏层。模型在训练时使用交叉熵损失函数和Adam优化器。每个类别的样本都通过one-hot编码进行处理。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,用于演示深度最近类均值分类器的基本概念。在实际应用中,你可能需要根据数据集的特点和问题的要求进行更详细的模型设计和调整。