dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(X[i] - self.X_train), axis = 1))
时间: 2024-04-15 20:25:28 浏览: 147
这段代码计算了一个测试样本与训练样本之间的欧氏距离,并将结果存储在 `dists` 数组中。
在这段代码中,`X` 是一个包含测试样本的矩阵,其每一行表示一个样本。`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,得到一个一维数组,其中每个元素是相应样本的平方差异的和。
最后,使用 `np.sqrt` 函数对每个元素进行平方根运算,得到测试样本与训练样本之间的欧氏距离。将计算得到的距离存储在 `dists` 数组中的第 `i` 个位置。
这段代码的作用是计算测试样本与训练样本之间的欧氏距离,并将结果存储在 `dists` 数组中。
相关问题
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化的方式进行计算,第三行代码则是在第二行代码的基础上进行了优化,使用了更快速的向量化计算方式。
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
这是一个K最近邻分类器的Python实现,以下是每一行代码的注释:
```
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
# 训练函数,输入训练数据X和对应的标签y
def train(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
# 预测函数,输入测试数据X和参数k表示选择的最近邻数,默认为1
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集的大小
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集的大小
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 创建一个距离矩阵,大小为(num_test, num_train)
# 计算测试数据集和训练数据集之间的距离
d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) # 先计算两个矩阵的乘积,再将结果乘以-2
d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) # 计算测试数据集中每个数据的平方和
d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) # 计算训练数据集中每个数据的平方和
dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) # 计算欧几里得距离
y_pred = np.zeros(num_test) # 创建一个长度为num_test的数组,用于存储预测结果
# 针对每个测试数据,选出距离最近的k个训练数据,并进行分类
for i in range(num_test):
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] # 选出距离最近的k个训练数据
y_kclose = self.y_train[dist_k_min] # 获取这k个训练数据的标签
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) # 对这k个训练数据的标签进行投票,选出最多的标签作为预测结果
return y_pred
```
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