dists[i,:]=np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train-X[i,:]),axis=1))

时间: 2023-06-27 15:03:09 浏览: 76
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k-means-master.zip_K means matlab_K._happenedzix_k-means_k-means

这段代码是用来计算测试数据与训练数据之间的欧式距离的。其中，self.X_train表示训练数据集，X表示测试数据集，dists是一个二维数组，表示每个测试数据点与所有训练数据点之间的距离。np.square是求平方的函数，np.sum是求和的函数，axis=1表示按行求和，np.sqrt是求平方根的函数，最终得到的结果就是一个二维数组，其中每个元素表示一个测试数据点与一个训练数据点之间的欧式距离。
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wrapper-:解决org.gradle.wrapper.GradleWrapperMain找不到或无法加载主类

此时，可以尝试删除项目中的.gradle/wrapper/dists目录，然后重新运行gradlew或gradlew.bat，让Gradle Wrapper重新下载。 3. **环境变量问题**：确保Java Development Kit (JDK) 已正确安装，并且JAVA_HOME...

dists[i,j]=np.sqrt(np.sum(np.square(X[i,:]-self.X_train[j,:]))) dists[i,:]=np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train-X[i,:]),axis=1)) dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T)) 这三行代码功能一样吗

是的，这三行代码的功能是相同的，都是用于计算输入数据矩阵 X 与训练数据矩阵 self.X_train 中每个数据之间的欧几里得距离，然后将距离存储在 dists 矩阵中。其中第一行代码使用了循环，第二行代码使用了向量...

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) # 初始化预测结果 for i in range(num_test): # 找到距离最近的k个训练数据点的索引 dist_k_...

dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(X[i] - self.X_train), axis = 1))

self.X_train 是训练样本的矩阵，其每一行也表示一个样本。 首先，使用 np.square 函数对测试样本与训练样本之间的差异进行平方运算。然后，使用 np.sum 函数对平方差异进行求和，axis=1 参数表示按行求和...

dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T))

- np.square(self.X_train)、np.sum(1)和.reshape([1,-1])的作用与上面类似。 - np.sqrt()：对矩阵中的每个元素进行开方操作。 通过这些操作，可以得到一个矩阵，其中第i行第j列的元素表示矩阵X中第i行向量与self.X...

def compute_distances_two_loop(test_matrix, train_matrix): num_test = test_matrix.shape[0] num_train = train_matrix.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) # shape(num_test, num-train) for i in range(num_test): for j in range(num_train): # corresponding element in Numpy Array can compute directly,such as plus, multiply dists[i][j] = np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j]))) return dists compute_distances_two_loop(matrix_1, matrix_2)解释代码

- np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j])))：对求和结果进行开方，得到欧氏距离。 5. 将计算得到的欧氏距离赋值给dists[i][j]。 6. 循环结束后，返回计算好的欧氏距离矩阵dists。 你...

def compute_distances_one_loop(test_matrix, train_matrix): num_test = test_matrix.shape[0] num_train = train_matrix.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) for i in range(num_test): dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix), axis=1)) # 注：这里用到了广播机制，test_matrix[i]维度为(3,)，train_matrix维度为(6, 3)， # 计算结果维度为(6, 3)，表示 test_matrix[i] 与 train_matrix 各个样本在各个轴的差值， # 最后平方后在axis=1维度进行求和。 return dists compute_distances_one_loop(matrix_1, matrix_2)是怎么计算距离的，请用假设测试集矩阵T的大小为MD，训练集矩阵P的大小为ND（测试集中共有M个点，每个点为D维特征向量；训练集中共有N个点，每个点为D维特征向量）。 记Ti是测试集矩阵T的第i行，Pj是训练集矩阵P的第j行的数据为例将计算步骤一步步说明

dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix), axis=1)) - test_matrix[i]：获取测试集矩阵T的第i行，即Ti。这是一个长度为D的向量。 - train_matrix：与测试集矩阵T进行广播操作...

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

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...

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

demand_dists = np.sqrt(((demand_coords[:, None] - demand_coords) ** 2).sum(axis=2)) model.distance_matrix[demand_ids[:, None], demand_ids] = demand_dists model.distance_matrix[demand_ids, demand_...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris_pca.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5): m, n = X.shape visited = np.zeros(m, dtype=bool) labels = np.zeros(m, dtype=int) cluster_id = 1 for i in range(m): if not visited[i]: visited[i] = True neighbors = get_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples) cluster_id += 1 return labels def get_neighbors(X, i, eps): dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1) neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0] return neighbors def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples): labels[i] = cluster_id for j in neighbors: if not visited[j]: visited[j] = True new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps) if len(new_neighbors) >= min_samples: neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors) if labels[j] == 0: labels[j] = cluster_id labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5) # 簇的总数 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) print("簇的总数：", n_clusters) # 各样本所归属簇的编号 print("各样本所归属簇的编号：", labels) # 外部指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score ri = adjusted_rand_score(y, labels) fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels) print("RI：", ri) print("FMI：", fmi) # 内部指标 from sklearn.metrics import davies_bouldin_score dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels) print("DBI：", dbi) # 可视化输出 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show(),请为我分析这段代码的运行结果

这段代码首先使用PCA对iris数据集进行降维，将数据降到了2维。然后使用自己实现的DBSCAN聚类算法对降维后的数据进行聚类，其中eps和min_samples是DBSCAN算法的超参数。聚类完成后，输出簇的总数和各样本所归属簇的...

knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k] labels=self.y_train[knn] closest_y=labels

具体来说，它首先使用 argsort 函数对距离数组 dists 的第 i 行进行排序，然后提取前 k 个最小值的下标。接着，它使用下标从训练数据集中获取对应的标签，并将它们存储在变量 labels 中。最后，它将 labels 赋值给...

dists = np.sum(np.square((points[query_idx] - pick_point).astype(np.float32)), axis=1)

- np.sum(..., axis=1) sums the squared distances across all dimensions (i.e. x, y, z), resulting in a single value for each point in the dataset. This gives us a measure of how far each point is ...

difference = np.linalg.norm(dists - dists_one, ord='fro')

difference = sqrt(sum_i(sum_j((dists_ij - dists_one_ij)^2))) 其中，dists_ij 和 dists_one_ij 分别表示矩阵 dists 和 dists_one 中第 i 行 j 列的元素。这个值用于衡量矩阵 dists 和 dists_one ...

dists = np.linalg.norm(features-query, axis=1)

这是一个计算向量之间距离的公式，其中 ...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。

i_test = np.argmin(dists)

np.argmin(dists) 的作用是返回 dists 数组中最小值所对应的索引。 具体来说，np.argmin() 函数会遍历数组，并返回最小值的第一个出现位置的索引。如果最小值有多个相同的情况下，函数仅返回最先找到的索引。...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.5) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False) # 计算每个节点到其他节点的平均最短距离 avg_dists = [] for node in G.nodes(): dist_sum = 0 for dist in all_pairs[node].values(): dist_sum += dist avg_dist = dist_sum / len(G.nodes()) avg_dists.append(avg_dist) # 画柱状图 plt.figure(figsize=(15,15)) plt.bar(G.nodes(), avg_dists) plt.title("每个节点到其他节点的平均最短距离") plt.xlabel("节点") plt.ylabel("平均最短距离") plt.show()在上述代码的基础上，计算每条边被最短路径使用的次数，并按照该次数对所有边进行排序，讨论该结果反映了网络中哪些信息

edge_id = G[path[i]][path[i+1]]["id"] edge_counts[edge_id] += 1 这段代码首先使用all_pairs_dijkstra_path函数计算所有节点对之间的最短路径，然后对于每条最短路径，遍历路径上的所有边，统计每条边被...

解决AppStream system cache was updated, but problems were found: Metadata files have errors: /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-updates_universe_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-updates_main_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-security_universe_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-security_main_dep11_Components-amd64.yml.gz Reading package lists... Done

这个问题可能是由于 AppStream 系统缓存的元数据文件损坏所引起的。您可以尝试使用以下命令来清理 AppStream 缓存并重新生成元数据文件： sudo rm -r /var/lib/app-info/* sudo appstreamcli refresh --force ...

knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k]

具体来说，np.argsort(dists[i,:])将返回一个数组，该数组包含按照升序排列后的dists[i,:]元素的索引。然后，通过取前k个最小的索引来获取距离最近的k个数据点的索引。这些索引可以用于进一步处理，例如找到这些数据...
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