mdcr算法代码实现
时间: 2023-09-10 17:15:17 浏览: 47
MDCR(Minimum Distance to Class Representative)算法是一种基于距离度量的分类方法,主要思想是将每个类别看作一个整体,然后计算每个样本点到每个类别的中心点的距离,并将样本点归类到距离最近的中心点所对应的类别中。
下面是一个简单的Python代码示例,演示如何使用MDCR算法进行分类:
```python
import numpy as np
class MDCR:
def __init__(self):
self.centroids = None
def fit(self, X, y):
classes = np.unique(y)
self.centroids = np.zeros((len(classes), X.shape[1]))
for i, c in enumerate(classes):
X_c = X[c==y]
self.centroids[i] = np.mean(X_c, axis=0)
def predict(self, X):
y_pred = np.zeros(X.shape[0])
for i, x in enumerate(X):
distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in self.centroids]
closest_idx = np.argmin(distances)
y_pred[i] = closest_idx
return y_pred
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个MDCR类,其中包含了fit和predict两个方法。fit方法用于训练MDCR模型,它需要输入训练数据X和对应的标签y,并且会计算每个类别的中心点。predict方法用于对新的数据进行分类,它需要输入测试数据X,并返回对应的分类结果y_pred。
在fit方法中,我们首先使用np.unique函数获取所有类别的编号,然后遍历每个类别,计算该类别所有样本的平均值作为该类别的中心点。在predict方法中,我们遍历测试数据集中的每个样本,计算它与每个类别的中心点之间的距离,然后将该样本归类到距离最近的中心点所对应的类别中。
注意:该代码示例仅用于演示MDCR算法的基本思想和实现方法,并不包含完整的数据预处理、模型评估等步骤。在实际应用中,为了获得更好的分类效果,需要进行更加完善的数据处理和模型优化。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)