数据集中包含多数类样本和少数类样本，根据knn算法将少数类样本分为安全样本，边界样本和噪声样本的代码

以下是根据knn算法将少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 生成示例数据集
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.zeros(100)
y[:10] = 1  # 将前10个样本标记为少数类

# 训练knn模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X, y)

# 预测所有样本的标签
y_pred = knn.predict(X)

# 将少数类样本的标签设为1，多数类样本的标签设为0
y_true = np.zeros(100)
y_true[:10] = 1

# 计算每个样本的距离和预测标签
distances, indices = knn.kneighbors(X)
neighbors_y = y[indices]

# 根据距离和预测标签将少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本
safety_mask = (y_pred == y_true)  # 预测正确的样本
border_mask = (np.sum(neighbors_y, axis=1) > 0) & ~safety_mask  # 与多数类样本距离最近的少数类样本
noise_mask = ~(safety_mask | border_mask)  # 预测错误的样本

# 输出结果
print("安全样本数量：", np.sum(safety_mask))
print("边界样本数量：", np.sum(border_mask))
print("噪声样本数量：", np.sum(noise_mask))

以上代码中，首先生成一个示例数据集，其中前10个样本标记为少数类。然后使用sklearn库的KNeighborsClassifier训练一个knn模型，并预测所有样本的标签。接着，计算每个样本与knn模型预测的k个最近邻样本的距离和预测标签，然后根据距离和预测标签将少数类样本分为安全样本、边界样本和噪声样本。最后输出每个类别的样本数量。