写一个DSSM-KNN模型的python代码

以下是一个简单的DSSM-KNN模型的Python代码：

import numpy as np

class DSSM_KNN():
    def __init__(self, k=3, alpha=0.5, n=1000):
        self.k = k
        self.alpha = alpha
        self.n = n
        self.X = None
        self.y = None
        
    def fit(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y
        
    def predict(self, x):
        sim = np.dot(self.X, x) / (np.linalg.norm(self.X, axis=1) * np.linalg.norm(x))
        idx = np.argsort(-sim)[:self.n]
        sim = sim[idx]
        yk = np.zeros((self.k, 1))
        for i in range(self.k):
            wk = np.exp(self.alpha * sim[i]) / np.sum(np.exp(self.alpha * sim[:self.k]))
            yk[i] = np.sum(wk * self.y[idx[:self.k]])
        return np.argmax(yk)

以上代码实现了一个基于DSSM的KNN分类器，其中包括一个`fit`函数用于训练模型，一个`predict`函数用于预测样本的类别。在预测时，我们计算了训练集中与待预测样本相似度最高的前k个样本，根据这些相似样本的类别和相似度值，计算了一个加权平均值用于预测最终类别。注意，此代码仅为演示用，实际应用中需要进行更多参数调整和模型改进。