距离 = np.zeros((len(x_test), 10)) 对于 i in range(len(x_test)): 对于范围 (10) 中的 j: 距离[i, j] = np.linalg.norm(x_test[i] - features[j]) classification = np.argmin(distances, axis=1) accuracy = np.mean(classification == t_test) print(“分类精度为:”, accuracy)分析以上代码

时间: 2024-01-05 10:04:04 浏览: 41
这段代码实现了一种基于欧氏距离的最近邻分类器。具体来说,对于一组测试数据x_test,计算每个测试数据与一组参考特征features之间的欧氏距离,并将距离存储在一个距离矩阵distance中。然后使用np.argmin函数找到每个测试数据在距离矩阵中距离最小的特征的索引,这个索引就是该测试数据的分类。最后,计算分类准确率并输出。 总的来说,这是一种简单但是有效的分类方法,但是需要注意的是,它的计算复杂度随着特征数量和测试数据数量的增加而增加,因此在实际应用中需要考虑如何优化计算效率。
相关问题

这是函数def Read_Data(path, type): path = path+type X_data = pd.read_csv(path + "/Signals/X_"+type+".txt", header=None).values Y_data = pd.read_csv(path + "/Signals/Y_"+type+".txt", header=None).values X_test = np.zeros((len(X_data), 600)) Y_test = np.zeros((len(Y_data), 600)) label = pd.read_csv(path + "/label_"+type+".csv", header=None).values for i in range(1, len(X_test)): temp = np.array(X_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) X_test[i, :] = temp[0:] temp = np.array(Y_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) Y_test[i, :] = temp[0:] n_step = 600 n_channel = 2 data = np.zeros((len(X_test), n_step, n_channel)) for i in range(len(X_test)): data[i, :, 0] = X_test[i, :n_step] data[i, :, 1] = Y_test[i, :n_step] data = standardize(data) data = Normalize(data) data = torch.from_numpy(data).to(device).float() label = torch.from_numpy(label).to(device) return data, label

这是一个 Python 函数,用于读取数据并进行标准化和归一化处理。它需要传入两个参数:路径和类型。函数会读取指定路径下的 X 和 Y 信号数据以及标签数据,并将它们合并成一个三维数组。最后,函数会将数据转换为 PyTorch 张量并返回。

fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred) print(report)该成四分类

如果你要将该代码从三分类改为四分类,你需要相应地修改以下几个部分: 1. 首先,你需要将`fuzzy_class`的长度从3改为4,因为你要处理4个类别。 ``` fuzzy_class = np.zeros((4,)) ``` 2. 接着,你需要修改`fuzzy_class`的赋值方式,使其能够处理4个类别。假设你的标签是从0到3,你可以使用以下方式: ``` fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7 fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2 fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1 fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0 ``` 这里使用了一种简单的模糊逻辑,将最可能的类别赋值为0.7,其次可能的类别赋值为0.2和0.1,最不可能的类别赋值为0。你可以根据实际情况进行调整。 3. 最后,你需要修改`classification_report`函数的参数,将`labels`参数设置为`[0, 1, 2, 3]`,表示你要报告所有4个类别的指标。修改后的代码如下所示: ``` fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((4,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7 fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2 fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1 fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred, labels=[0, 1, 2, 3]) print(report) ```

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import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression np.random.seed(10) class Newton(object): def init(self,epochs=50): self.W = None self.epochs = epochs def get_loss(self, X, y, W,b): """ 计算损失 0.5sum(y_pred-y)^2 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output:损失函数值 """ #print(np.dot(X,W)) loss = 0.5np.sum((y - np.dot(X,W)-b)2) return loss def first_derivative(self,X,y): """ 计算一阶导数g = (y_pred - y)*x input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output:损失函数值 """ y_pred = np.dot(X,self.W) + self.b g = np.dot(X.T, np.array(y_pred - y)) g_b = np.mean(y_pred-y) return g,g_b def second_derivative(self,X,y): """ 计算二阶导数 Hij = sum(X.T[i]X.T[j]) input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output:损失函数值 """ H = np.zeros(shape=(X.shape[1],X.shape[1])) H = np.dot(X.T, X) H_b = 1 return H, H_b def fit(self, X, y): """ 线性回归 y = WX + b拟合,牛顿法求解 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output:拟合的线性回归 """ self.W = np.random.normal(size=(X.shape[1])) self.b = 0 for epoch in range(self.epochs): g,g_b = self.first_derivative(X,y) # 一阶导数 H,H_b = self.second_derivative(X,y) # 二阶导数 self.W = self.W - np.dot(np.linalg.pinv(H),g) self.b = self.b - 1/H_bg_b print("itration:{} ".format(epoch), "loss:{:.4f}".format( self.get_loss(X, y , self.W,self.b))) def predict(): """ 需要自己实现的代码 """ pass def normalize(x): return (x - np.min(x))/(np.max(x) - np.min(x)) if name == "main": np.random.seed(2) X = np.random.rand(100,5) y = np.sum(X3 + X**2,axis=1) print(X.shape, y.shape) # 归一化 X_norm = normalize(X) X_train = X_norm[:int(len(X_norm)*0.8)] X_test = X_norm[int(len(X_norm)*0.8):] y_train = y[:int(len(X_norm)0.8)] y_test = y[int(len(X_norm)0.8):] # 牛顿法求解回归问题 newton=Newton() newton.fit(X_train, y_train) y_pred = newton.predict(X_test,y_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) y_pred = reg.predict(X_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) ——修改代码中的问题,并补全缺失的代码,实现牛顿最优化算法

下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

帮我在下面的代码中添加高斯优化,原代码如下:import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数,即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型,并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

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