解释 nearest_class_id = np.argmin([np.mean(distances[class_id][j]) for j in range(10) if j!=class_id])
时间: 2024-05-21 07:11:53 浏览: 10
nearest_class_id是一个变量,它表示与当前类别最相近的类别的编号。它是通过计算当前类别与其他类别的距离得出的,其中距离是使用distances矩阵计算的。np.argmin函数用于找到距离最小的类别编号。这里使用了列表推导式,计算出当前类别与其他类别的距离,并且跳过了当前类别自身,因为自身与自身的距离为0,没有意义。最终,nearest_class_id保存了最相近的类别的编号。
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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KNN(K-Nearest Neighbor)算法的Python实现,具体注释如下:
```python
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
def train(self, X, y):
self.X_train = X # 训练数据集
self.y_train = y # 训练数据集对应的标签
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集数量
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集数量
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 初始化距离矩阵
# 计算欧氏距离
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) # 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_min = np.argsort(dist[i])[:k]
# 找到这k个训练数据点对应的标签
y_kclose = self.y_train[dist_k_min]
# 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为预测结果
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist()))
return y_pred
```
KNN算法是一种比较简单的分类算法,主要步骤包括以下几点:
1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离(通常使用欧氏距离);
2. 找到距离最近的k个训练数据点,这k个数据点对应的标签就是预测结果;
3. 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为最终的预测结果。
def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)
这段代码定义了KNN算法中的`predict`方法,用于对测试样本进行预测。
在这个方法中,首先创建一个空列表`y_pred`,用于存储预测结果。
然后,对于测试样本集`X_test`中的每一个样本`test_sample`,计算它与训练样本集`self.X`中每个样本的欧几里德距离,并将距离存储在列表`distances`中。
接下来,根据距离从小到大对索引进行排序,取前`self.n_neighbors`个最近邻居的索引,并将其存储在`nearest_indices`中。
然后,根据最近邻居的索引获取对应的标签,并将其存储在`nearest_labels`中。
接着,使用`np.unique()`函数获取最近邻居标签数组中的唯一值和对应的计数值,并分别存储在`unique_labels`和`counts`中。
最后,根据计数值最大的标签作为预测结果,并将其添加到`y_pred`列表中。
循环结束后,将`y_pred`转换为NumPy数组并返回作为最终的预测结果。
这个方法实现了KNN算法中的预测过程,根据最近邻居的标签进行投票,并选择出现次数最多的标签作为预测结果。
希望这能解答你的问题!