euclidean_distances

时间: 2023-04-15 16:02:54 浏览: 246
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euclidean-distance:计算两个数组之间的欧几里得距离

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欧几里得距离（Euclidean distances）是指在欧几里得空间中两个点之间的距离，也称为欧几里得度量。在机器学习和数据挖掘中，欧几里得距离常用于计算样本之间的相似度或距离。它是指两个n维向量之间的欧几里得距离，即它们在n维空间中的距离。
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可以使用PyTorch中的torch.cdist函数来替代sklearn中的euclidean_distances函数。torch.cdist函数可以计算两个张量之间所有点之间的距离，并返回一个新的张量。 以下是一个示例代码： python import torch # ...

if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_ 帮我给这段代码打上注释

affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) # 计算每个样本的 preference（即亲和矩阵中每一列的中位数乘以 beta） preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta # 使用 Affinity ...

def cluster_weight(weight, beta=None): if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_详细解释这段代码

这里使用的是scikit-learn库中的euclidean_distances函数。 - 将相似度矩阵的每一列取中位数并乘以beta，得到每个点的preference值。这个值表示该点作为聚类中心的偏好程度，越大意味着越有可能成为聚类中心。 4. ...

# 计算两个样本之间的欧氏距离 def euclidean_distance(sample1, sample2): distance = 0.0 for i in range(len(sample1)-1): distance += (float(sample1[i]) - float(sample2[i]))**2 return math.sqrt(distance) # 根据给定的邻居数量使用KNN算法进行预测 def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class解释这段代码

1. 定义了一个函数euclidean_distance，用于计算两个样本之间的欧氏距离。该函数接收两个样本作为参数，返回它们之间的距离。 2. 定义了一个函数knn_predict，用于根据给定的训练集train_set、测试实例test_...

def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)

然后，对于测试样本集X_test中的每一个样本test_sample，计算它与训练样本集self.X中每个样本的欧几里德距离，并将距离存储在列表distances中。 接下来，根据距离从小到大对索引进行排序，取前self.n_...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()从聚类算法的评价指标对结果进行分析

常用的聚类算法评价指标有以下几种： 1. SSE（Sum of Squared Errors）：簇内误差平方和，即簇内各点到簇中心的距离平方和，SSE越小表示簇内数据越紧密。 2. Silhouette Coefficient（轮廓系数）：用于衡量样本...

distances = cdist(x_test, x_test[y_pred_classes==class_id], metric='euclidean')解释

这是一个使用SciPy库中的cdist函数计算两个点集之间的欧几里得距离的代码行。其中，x_test是测试集，y_pred_classes是预测出的类别标签，class_id是当前处理的类别ID。这行代码的作用是计算测试集中与当前类别相同的...

解释 distances = cdist(x_train_classes[0].reshape(x_train_classes[0].shape[0], -1), x_train_classes[1].reshape(x_train_classes[1].shape[0], -1), metric='euclidean')

distances = cdist(x_train_classes[0].reshape(x_train_classes[0].shape[0], -1), x_train_classes[1].reshape(x_train_classes[1].shape[0], -1), metric='euclidean') 是计算两个样本类的欧几里得距离的代码。...

def calculate_speed(df): time_diffs = np.diff(df['Time (UTC)']).astype('timedelta64[s]').astype(float) positions = df[['Latitude', 'Longitude']].to_numpy() distances = [euclidean(positions[i], positions[i + 1]) for i in range(len(positions) - 1)] speeds = np.array(distances) / time_diffs return np.insert(speeds, 0, 0)

这段代码的作用是计算一个包含时间、纬度和经度信息的数据框（DataFrame）中每个时刻的速度。具体来说，它首先将时间列转换为时间差（即相邻两个时间之间的差值），然后计算相邻两个时刻的位置之间的欧几里得距离，...

[euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train]展开成for循环

以下是将展开式 [euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train] 转换为 for 循环的代码： distances = [] for j in range(n_train): distance = euclidean(test_data[i, :], train_...

[euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train]Julia展开成for循环

distances[j] = euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) end end 其中，外层循环遍历测试数据集中的每个样本，内层循环遍历训练数据集中的每个样本，并计算测试样本与训练样本之间的欧式距离，将结果...

distances = [euclidean(positions[i], positions[i + 1]) for i in range(len(positions) - 1)]

[euclidean(positions[i], positions[i+1]) for i in range(len(positions)-1)] 是一个列表推导式，它的作用是遍历 positions 列表中相邻的点，然后分别计算它们之间的距离，最后返回一个包含这些距离的列表 ...

from scipy.spatial import distance from scipy.optimize import minimize_scalar from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.pyplot as plt # 椭圆上的点 points = [(2, 3), (1, 4), (-2, 0), (0, -2)] # 定义一个坐标系 fig, ax = plt.subplots() # 使用scipy库中的distance函数计算所有点之间的距离 distances = distance.cdist(points, points, 'euclidean') # 定义一个函数，用于计算给定长轴和短轴的椭圆与所有点之间的误差 def error(axes): a, b = axes[0], axes[1] return np.sum(((distances - np.sqrt(a**2 - b**2)) / (np.sqrt(a**2 - b**2)))**2) # 使用scipy库中的minimize_scalar函数来确定最好的长轴和短轴 result = minimize_scalar(error, bracket=(0.1, 10), method='golden') a = result['x'] b = np.sqrt(a**2 - np.mean(distances)**2) # 绘制椭圆 ellipse = Ellipse(xy=(0, 0), width=a, height=b, fill=False) ax.add_artist(ellipse) # 绘制所有点 for x, y in points: ax.plot(x, y, 'ro') plt.show()

这是导入Python中的一些库，其中包括： - scipy.spatial的distance模块，用于计算两点之间的距离等几何运算； - scipy.optimize的minimize_scalar模块，用于寻找函数的最小值； - matplotlib.patches的Ellipse模块...
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