iris_data查看计算测试样本z和每个训练样本间的距离

要查看测试样本z和每个训练样本间的距离，你可以使用scikit-learn库中的pairwise_distances函数。假设你已经载入了iris数据集并将其分为训练集和测试集，以下是一个示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import pairwise_distances

# 载入iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 假设测试集只有一条样本
z = X_test[0].reshape(1, -1)

# 计算测试样本z和每个训练样本间的距离
distances = pairwise_distances(z, X_train)
print(distances)

这里使用reshape函数将测试样本z从一维向量转换为二维数组，以便与训练集的形状匹配。pairwise_distances函数将返回一个二维数组，其中第i行第j列的元素表示测试样本z与第j个训练样本之间的距离。

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iris_data计算测试样本z和每个训练样本间的距离

假设iris_data数据集有n个训练样本和m个测试样本，每个样本有d个特征。我们可以用欧式距离来计算测试样本z和每个训练样本之间的距离。具体的，对于测试样本z中的每一个特征值，我们可以计算它与训练样本中对应特征值之差的平方，然后将所有特征值之差的平方相加并取平方根即可得到测试样本z与该训练样本之间的欧式距离。这个过程可以用以下代码实现：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

# 计算测试样本z和每个训练样本间的距离
def get_distances(X_train, X_test):
    num_train = X_train.shape[0]
    num_test = X_test.shape[0]
    distances = np.zeros((num_test, num_train))
    for i in range(num_test):
        for j in range(num_train):
            distances[i,j] = euclidean_distance(X_test[i], X_train[j])
    return distances

其中，X_train和X_test分别是训练集和测试集，它们的形状分别为(n,d)和(m,d)，即n个训练样本和m个测试样本，每个样本有d个特征。函数euclidean_distance计算两个样本之间的欧式距离，get_distances函数则遍历测试集中每个样本，以及训练集中每个样本，利用euclidean_distance函数计算它们之间的距离，并将结果存储在一个二维数组distances中。最终，返回distances即可。

iris_data计算测试样本z和每个训练样本间的距离，其中距离分别采用欧氏距离L2、曼哈顿距离L1、闵可夫斯基距离Lp(p=0.5)

首先，我们需要导入需要的库并加载iris数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
X_train = iris.data
y_train = iris.target
X_test = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3], [7.3, 2.8, 6.3, 1.8]])

接下来，我们可以计算测试样本z和每个训练样本间的欧氏距离L2：

L2_distances = np.sqrt(np.sum((X_train - z) ** 2, axis=1))

其中，z为测试样本，X_train为训练样本，np.sum((X_train - z) ** 2, axis=1)计算的是每个训练样本与测试样本的差的平方和，再开方即可得到欧氏距离L2。

接下来，我们可以计算测试样本z和每个训练样本间的曼哈顿距离L1：

L1_distances = np.sum(np.abs(X_train - z), axis=1)

其中，np.abs(X_train - z)计算的是每个训练样本与测试样本的差的绝对值，再求和即可得到曼哈顿距离L1。

最后，我们可以计算测试样本z和每个训练样本间的闵可夫斯基距离Lp(p=0.5)：

Lp_distances = np.sum(np.power(np.abs(X_train - z), 0.5), axis=1)

其中，np.power(np.abs(X_train - z), 0.5)计算的是每个训练样本与测试样本的差的绝对值开0.5次方，再求和即可得到闵可夫斯基距离Lp(p=0.5)。