relief算法python实现

以下是一种简单的Python实现Relief算法的方法：

import numpy as np

class Relief:
    def __init__(self, data, labels, k=5):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.k = k
        self.weights = None
        
    def fit(self):
        n_samples, n_features = self.data.shape
        distances = np.zeros((n_samples, n_samples))
        for i in range(n_samples):
            for j in range(i+1, n_samples):
                distances[i,j] = np.sum(np.abs(self.data[i,:] - self.data[j,:]))
                distances[j,i] = distances[i,j]
        self.weights = np.zeros(n_features)
        for i in range(n_samples):
            nearest_pos = np.argsort(distances[i,:])[:self.k+1]
            nearest_neg = np.argsort(-distances[i,:])[:self.k+1]
            nearest_pos = nearest_pos[nearest_pos!=i]
            nearest_neg = nearest_neg[nearest_neg!=i]
            for j in range(n_features):
                self.weights[j] += np.abs(self.data[i,j] - np.mean(self.data[nearest_pos,j])) -\
                                   np.abs(self.data[i,j] - np.mean(self.data[nearest_neg,j]))
            self.weights /= n_samples

在这个实现中，我们首先创建了一个Relief类，它接受数据和标签，并将k设置为默认值5。在fit()方法中，我们计算了每对样本之间的距离，并计算了每个特征的权重。对于每个样本i，我们找到了与它最近的k个正例和k个负例，并使用它们的平均值来计算特征的权重。最后，我们将所有样本的权重取平均值，并将其保存在self.weights中。

使用Relief算法时，我们可以调用fit()方法来计算特征权重。在计算出权重之后，我们可以使用它们来选择最重要的特征，或者使用它们来进行特征选择或降维。