neighbours = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) for i,k in enumerate(neighbours): knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,algorithm="kd_tree",n_job=-1) knn.fit(x_train,y_train.ravel()) train_accuracy[i] = knn.score(x_train,y_train.ravel()) test_accuracy[i] = knn.score(x_test,y_test.ravel())这段代码有什么问题

时间: 2023-12-24 12:28:17 浏览: 108
RAR

KNN.rar_The Neighbours

这段代码存在一些问题： 1. 变量 "neighbours" 的赋值没有给出完整的上下文。在示例代码中，"neighbours" 可能表示要尝试的不同的 K 值，但是没有提供完整的上下文来确保这个猜测。 2. 在 for 循环中使用 "neighbours" 变量，但是该变量没有被定义或初始化。这可能是由于上下文缺失而导致的。 3. 在 for 循环中，将 "neighbours" 变量的值解包到了 "i" 和 "k" 两个变量中，但是在下面的代码中并没有使用 "i" 变量。 4. 在使用 KNeighborsClassifier 初始化 knn 对象时，将 "n_neighbors" 参数设置为未定义的变量 "k"，这可能会导致 NameError。 5. 在使用 knn 对象时，将 "n_job" 参数设置为 "-1"，但是正确的参数名称是 "n_jobs"。 根据这些问题，我建议你检查并修改代码。如果你能够提供更多上下文或代码，我可以更好地帮助你。
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neighbours = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)的意思

这段代码的意思是创建一个名为 "neighbours" 的变量，该变量是...在此示例中，我们将 n_neighbors 参数设置为 3，这意味着在进行分类时将考虑每个样本的三个最近邻居。你可以根据自己的需要调整 n_neighbors 参数的值。

def algorithm(draw, grid, start, end): count = 0 open_set = PriorityQueue() open_set.put((0, count, start)) came_from = {} g_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} g_score[start] = 0 f_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} f_score[start] = h(start.get_pos(), end.get_pos()) open_set_hash = {start} while not open_set.empty(): for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() current = open_set.get()[2] open_set_hash.remove(current) if current == end: reconstruct_path(came_from, end, draw) end.make_end() return True for neighbour in current.neighbours: temp_g_score = g_score[current] + 1 if temp_g_score < g_score[neighbour]: came_from[neighbour] = current g_score[neighbour] = temp_g_score f_score[neighbour] = temp_g_score + h(neighbour.get_pos(), end.get_pos()) if neighbour not in open_set_hash: count += 1 open_set.put((f_score[neighbour], count, neighbour)) open_set_hash.add(neighbour) neighbour.make_open() draw() if current != start: current.make_closed() return False解释这段代码

这段代码是实现 A* 算法的主要函数，输入参数包括绘图函数 draw、地图 grid、起点 start 和终点 end。在算法过程中，首先初始化一些变量，包括一个优先队列 open_set、一个字典 came_from、两个字典 g_score 和 f_...

class KnnRegressorCV: def __init__(self, ks=list(range(1, 21)), cv=LFold(5)): self.ks = ks self.cv = cv # YOUR CODE HERE def fit(self, x, y): df = pd.DataFrame(columns=["KValue", "LFoldID", "MSE_train", "MSE_test"]) count = 0 for k in self.ks: for index, each in enumerate(self.cv.split(x, y)): mse_train, mse_test = runknn(k, each[0], each[1], each[2].reshape(-1), each[3].reshape(-1)) df.at[count, "KValue"] = k df.at[count, "LFoldID"] = index df.at[count, "MSE_train"] = mse_train df.at[count, "MSE_test"] = mse_test count += 1 self.bestK = find_best_k(df, self.ks) self.y_train_ = y self.x_train_kdtree_ = KDTree(x) print("bestK internal:", self.bestK) return self # YOUR CODE HERE def predict(self, x): _, neighbours = self.x_train_kdtree_.query(x, k=self.bestK) neighbours = neighbours.reshape(len(x), self.k) neighbour_labels = self.y_train_[neighbours] pred = np.mean(neighbour_labels, axis=1) return pred给这段代码加注释

for index, each in enumerate(self.cv.split(x, y)): # 遍历交叉验证的训练集和测试集 # 调用 runknn 函数进行模型评估，返回训练集和测试集的 MSE mse_train, mse_test = runknn(k, each[0], each[1], each[2]....
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while run: draw(win, grid, ROWS, width) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: run = False # 鼠标左键点击设置起点、终点或障碍物 if pygame.mouse.get_pressed()[0]: pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] if not start and node != end: start = node start.make_start() elif not end and node != start: end = node end.make_end() elif node != end and node != start: node.make_barrier() # 鼠标右键点击删除起点、终点或障碍物 elif pygame.mouse.get_pressed()[2]: pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] node.reset() if node == start: start = None elif node == end: end = None # 按下空格键开始或重新开始路径规划 if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE and not started and start and end: for row in grid: for node in row: node.update_neighbours(grid) algorithm(lambda: draw(win, grid, ROWS, width), grid, start, end) # 按下C键清空地图 if event.key == pygame.K_c: start = None end = None grid = make_grid(ROWS, width) pygame.quit()这段代码的运行逻辑

这段代码是一个基于Pygame库的可视化路径规划程序。...当用户按下空格键时，程序会使用预先设定的路径规划算法来寻找从起点到终点的最短路径，并将结果在窗口中显示出来。当用户按下C键时，程序会清空网格，用户可以...

class Node: def __init__(self, row, col, width, total_rows): # 当前节点的行索引 self.row = row # 当前节点的列索引 self.col = col self.x = row * width self.y = col * width self.color = WHITE self.neighbours = [] self.width = width self.total_rows = total_rows def get_pos(self): return self.row, self.col def is_closed(self): return self.color == RED def is_open(self): return self.color == GREEN def is_barrier(self): return self.color == BLACK def is_start(self): return self.color == ORANGE def is_end(self): return self.color == TURQUOISE def reset(self): self.color = WHITE def make_start(self): self.color = ORANGE def make_closed(self): self.color = RED def make_open(self): self.color = GREEN def make_barrier(self): self.color = BLACK def make_end(self): self.color = TURQUOISE def make_path(self): self.color = PURPLE def draw(self, win): pygame.draw.rect(win, self.color, (self.x, self.y, self.width, self.width))解释这段代码

该节点类的属性包括：节点的行索引 row、节点的列索引 col、节点的坐标 x 和 y、节点的颜色 color、节点的邻居列表 neighbours、地图每个格子的宽度 width、地图总行数 total_rows。 该节点类的...

# 按下空格键开始或重新开始路径规划 if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE and not started and start and end: for row in grid: for node in row: node.update_neighbours(grid) algorithm(lambda: draw(win, grid, ROWS, width), grid, start, end) # 按下C键清空地图 if event.key == pygame.K_c: start = None end = None grid = make_grid(ROWS, width)解释这段代码

这段代码是一个路径规划程序的主循环部分。它监听用户的键盘事件，并根据用户的操作执行不同的操作。下面是对代码中每个部分的解释： - 如果用户按下空格键，并且路径规划尚未开始，同时起点和终点都已经设置好了，...

请解释一下以下代码 clc;clear;close all; img=imread('test.png'); subplot(121),imshow(img),title('原图'); img_gray=rgb2gray(img); psf=fspecial('gaussian',[5,5],1); Ix=filter2([-1,0,1],img_gray); Iy=filter2([-1,0,1]',img_gray); Ix2=filter2(psf,Ix.^2); Iy2=filter2(psf,Iy.^2); Ixy=filter2(psf,Ix.*Iy); [m,n]=size(img_gray); R=zeros(m,n); max=0; for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j),Ixy(i,j); Ixy(i,j),Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.05*(trace(M))^2; if R(i,j)>max max=R(i,j); end end end thresh=0.1;%阈值可调 tmp=zeros(m,n); neighbours=[-1,-1;-1,0;-1,1;0,-1;0,1;1,-1;1,0;1,1]; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if R(i,j)>thresh*max for k=1:8 if R(i,j)<R(i+neighbours(k,1),j+neighbours(k,2)) break; end end if k==8 tmp(i,j)=1; end end end end subplot(122),imshow(img),title('角点检测'); hold on; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if tmp(i,j)==1 plot(j,i,'rx') end end end hold off;

3. 使用“rgb2gray”函数将图像转换为灰度图像。 4. 定义一个高斯滤波器，并使用“filter2”函数对图像进行卷积，得到图像的水平和垂直梯度图像“Ix”和“Iy”。 5. 使用“filter2”函数对梯度图像的平方和相乘...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 打印测试结果 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png',...

ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5)

这个问题属于Python代码方面的，KNN算法中的函数findNearest()接收两个参数，第一个参数是测试数据，第二个参数k是指定 KNN 算法中的 K 值。函数会返回4个结果：ret表示标签结果，result是最终的结果，neighbours是...

def update_neighbours(self, grid): self.neighbours = [] if self.row < self.total_rows - 1 and not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier(): # 下 self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col]) if self.row > 0 and not grid[self.row - 1][self.col].is_barrier(): # 上 self.neighbours.append(grid[self.row - 1][self.col]) if self.col < self.total_rows - 1 and not grid[self.row][self.col + 1].is_barrier(): # 右 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col + 1]) if self.col > 0 and not grid[self.row][self.col - 1].is_barrier(): # 左 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col - 1])解释这段代码

如果当前节点下方没有障碍物（即 not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier() ），则将当前节点的下方节点添加到邻居列表中（即 self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col])）。如果当前节点上方...

weight_matrix <- nb2listw(adj_matrix, style = "W") Error in nb2listw(adj_matrix, style = "W") : Not a neighbours list

这个错误表示你提供的邻接矩阵 adj_matrix 不是一个邻居列表。 nb2listw() 函数需要一个邻居列表作为输入，而不是邻接矩阵。 你需要将邻接矩阵转换成邻居列表，然后再执行 nb2listw() 函数。...
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Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理

资源摘要信息:"wfdb:用于node.js的wfdb文件解码" 知识点: 1. WFDB简介：WFDB是PhysioNet的WaveForm Database的缩写，是一个广泛用于存储和处理各种生物医学信号的开源格式。WFDB库用于处理这些格式的数据文件，尤其是在Web应用中。 2. Node.js与wfdb的结合：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够让JavaScript代码运行在服务器端。Node.js在处理实时数据和流媒体方面表现出色，因此它非常适合用于处理和分析生物医学信号数据。 3. 安装wfdb库：为了在node.js中使用wfdb库，用户首先需要确保已经安装了node.js环境，然后通过Git克隆wfdb库的仓库，进入项目目录，并使用npm安装所有必要的依赖项。 4. 运行单元测试：单元测试是在开发过程中对代码中最小的可测试部分进行检查和验证的过程。在本例中，开发者提供了用于验证wfdb库功能的单元测试。用户可以通过执行npm test命令来运行这些测试。 5. 使用wfdb库解码Physiobank记录：Physiobank是一个免费的生物医学信号库，用户可以通过wfdb库提供的示例代码来检索和解码其中的数据记录。在示例代码中，node examples/main.js mghdb/mgh001命令用于演示如何解码特定的Physiobank记录。 6. HTML5与实时生理数据可视化：随着HTML5的出现，浏览器能够更好地支持音频和视频播放、图形绘制等功能。这为实时生理数据的可视化和分析提供了新的平台。开发者希望利用node.js和HTML5来推动医学数据可视化和分析的实验和应用。 7. 大数据与物联网时代：物联网（IoT）的发展带来了大量实时数据（所谓的“快速数据”）和大规模数据集（所谓的“大数据”）。这些数据对于医疗保健和公共卫生系统至关重要，wfdb库的使用和node.js的结合有助于处理这类数据。 8. 特定应用注意事项：虽然wfdb库在处理WFDB格式数据方面非常有用，但文档明确指出，目前这个库主要是为了实验用途，而不推荐在生产环境中使用。 9. JavaScript在服务器端的应用：通过Node.js，JavaScript的应用范围不再局限于浏览器端。它现在可以在服务器端运行，处理数据，与数据库交互，以及其他后端任务。 10. 版本控制与协作：使用Git进行版本控制是现代软件开发的常见实践，它允许开发者管理代码的不同版本，更好地进行团队协作，以及更容易地跟踪和合并代码变更。 11. 源代码组织：项目文件夹的命名（如wfdb-master）通常反映了该项目的当前稳定版本或分支，帮助开发者和其他协作者快速识别项目状态。 通过上述知识点，可以理解如何在node.js环境中使用wfdb库来处理和分析生物医学信号数据，并且可以了解到这一过程对于未来医疗保健数据分析的重要性，同时也意识到目前这些工具尚处于实验阶段，尚未完全准备好用于生产环境。