dists = np.linalg.norm(features-query, axis=1)
时间: 2024-05-21 21:12:13 浏览: 11
这是一个计算向量之间距离的公式,其中 features 表示包含多个向量的矩阵,query 表示单个向量。np.linalg.norm 是 numpy 库中计算向量范数的函数,axis=1 表示按行计算范数。计算结果是一个向量,其中每个元素表示 features 矩阵中对应行与 query 向量之间的距离。
相关问题
def _eval_nme(self, loader, class_means): self._network.eval() vectors, y_true = self._extract_vectors(loader) vectors = (vectors.T / (np.linalg.norm(vectors.T, axis=0) + EPSILON)).T dists = cdist(class_means, vectors, "sqeuclidean") scores = dists.T return np.argsort(scores, axis=1)[:, : self.topk], y_true
这段代码是一个用于计算NME(Normalized Mean Error)的函数。它接受一个数据加载器(loader)和一个类别均值(class_means)作为输入,并返回排序后的预测得分(scores)和真实标签(y_true)。
首先,代码将模型设置为评估模式(self._network.eval())。然后,通过调用_extract_vectors(loader)函数,从加载器中提取特征向量(vectors)和真实标签(y_true)。
接下来,代码对特征向量进行归一化处理。将特征向量的每一列除以其L2范数加上一个很小的常数EPSILON,以避免除以零。归一化后的特征向量存储在vectors中。
然后,代码使用cdist函数计算类别均值(class_means)与归一化特征向量(vectors)之间的平方欧氏距离(sqeuclidean)。这将生成一个距离矩阵(dists),其中每行表示一个类别的距离分布。
最后,代码将距离矩阵转置后作为预测得分(scores)返回,并使用np.argsort函数按行对得分进行排序。排序后的结果中,每行包含前topk个最小得分的索引。同时,真实标签(y_true)也被返回。
注意:这段代码的具体实现可能依赖于其他函数或类的定义,因此需要结合整个代码的上下文来理解其完整功能和使用方式。
利用Python写出K-means聚类算法的代码
当然,我可以回答这个问题。以下是简单的Python代码示例:
```
import numpy as np
def k_means(data, k=3, centroids=None, eps=1e-6):
n = data.shape[0]
if centroids is None:
centroids = data[np.random.choice(n, k)]
old_centroids = np.zeros((k, data.shape[1]))
while np.linalg.norm(centroids - old_centroids) > eps:
old_centroids = centroids
dists = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2)
clusters = np.argmin(dists, axis=1)
for i in range(k):
centroids[i] = np.mean(data[clusters == i], axis=0)
return clusters, centroids
```
这是一个基本的K-means聚类算法的实现,接受数据数组和聚类数作为输入,并返回每个数据点的聚类和最终质心。
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