knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k]

时间: 2023-06-27 21:02:49 浏览: 144
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knn_java.zip_K._KNN java

这段代码是使用NumPy库中的argsort函数来对距离数组dists[i,:]进行升序排列，并返回前k个最小值的索引。 具体来说，np.argsort(dists[i,:])将返回一个数组，该数组包含按照升序排列后的dists[i,:]元素的索引。然后，通过取前k个最小的索引来获取距离最近的k个数据点的索引。这些索引可以用于进一步处理，例如找到这些数据点的标签或计算它们的平均值等。
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knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k] labels=self.y_train[knn] closest_y=labels

具体来说，它首先使用 argsort 函数对距离数组 dists 的第 i 行进行排序，然后提取前 k 个最小值的下标。接着，它使用下标从训练数据集中获取对应的标签，并将它们存储在变量 labels 中。最后，它将 labels 赋值给...

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

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_...

请完善以下代码，用knn算法构建图像识别网络，完成训练程序和测试程序两个程序，输出训练图像和测试正确率，其中训练数据包含15种，每种25个，合计3750个样本，图像大小为28*28的灰度图像。import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)

inds = np.argsort(dists)[:k] # 统计前k个样本的标签 counts = np.bincount(train_labels[inds]) # 返回出现次数最多的标签 return np.argmax(counts) # 加载数据集 dirPath = "./testDataOrg/" totNum = 0 ...

现有1500个二维空间的数据点，import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral)，编写一个python程序不调用sklearn.manifold ，实现ISOMAP降维度

knn_indices = np.argsort(dists)[:,:k+1] knn_dists = np.array([dists[i, knn_indices[i]] for i in range(data.shape[0])]) knn_dists[:,0] = 0 knn_graph = np.zeros((data.shape[0], data.shape[0])) for ...
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closest_y = y_train[np.argsort(dists[i])][:k] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(closest_y)) return y_pred 其中，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test是测试集的特征，k是选择的最近邻数。 ...

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nearest = np.argsort(dists)[:self.k] nearest_classes = self.y[k_nearest[nearest]] y_pred.append(self.classes[np.argmax(np.bincount(nearest_classes))]) return np.array(y_pred) 其中，fit函数...

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