20个环境因子应用J-M距离来进行2种土壤类型分类python代码

以下是一个可能的 Python 代码示例，用于使用 J-M 距离来对 20 个环境因子进行土壤分类：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 定义两种土壤类型的数据点
soil_type_1 = np.array([[2, 3, 1, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 5, 4, 2, 1, 5, 3],
                        [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 2, 3],
                        [2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 1, 1]])
soil_type_2 = np.array([[3, 4, 5, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 1, 3, 5, 4, 1, 2],
                        [5, 4, 3, 2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 2, 3, 4, 5],
                        [1, 1, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 2]])

# 定义 J-M 距离函数
def jm_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2) / (np.sum(x) + np.sum(y) - 2 * np.sum(x * y)))

# 计算两种土壤类型的中心点
center_1 = np.mean(soil_type_1, axis=1)
center_2 = np.mean(soil_type_2, axis=1)

# 计算每个数据点到中心点的 J-M 距离
distances_1 = cdist(soil_type_1.T, center_1.reshape(1, -1), metric=jm_distance)
distances_2 = cdist(soil_type_2.T, center_2.reshape(1, -1), metric=jm_distance)

# 将两种土壤类型的距离合并为一个数组
distances = np.concatenate([distances_1, distances_2], axis=0)

# 对距离进行聚类，将每个数据点分配到最近的中心点
labels = np.argmin(distances, axis=0)

# 输出每个数据点的分类结果
print(labels)

在这个例子中，我们假设有两种土壤类型，每种类型有3个数据点，每个数据点有20个环境因子的值。我们首先定义了这些数据点的数组，然后定义了 J-M 距离函数。接下来，我们计算了每种土壤类型的中心点，以及每个数据点到中心点的 J-M 距离。然后，我们将这些距离合并为一个数组，并使用 argmin 函数将每个数据点分配到最近的中心点。最后，我们输出了每个数据点的分类结果。