krum算法原理加代码
时间: 2023-11-12 17:00:57 浏览: 191
KRUM(Krum filter)算法是一种基于排名的去除异常值的算法。它的原理是通过计算每个数据点与其他数据点的距离,然后选取距离最短的数据点作为最终结果,从而去除异常值的影响。
算法步骤如下:
1. 计算每个数据点与其他数据点的距离;
2. 对于每个数据点,将其与其他数据点的距离进行排序;
3. 对于每个数据点,计算其与其他数据点的平均距离;
4. 对于每个数据点,计算其与其他数据点的标准差;
5. 对于每个数据点,计算其与其他数据点的平均距离加上一个标准差;
6. 选取距离最短的数据点作为最终结果。
代码实现如下:
```python
import numpy as np
def krum_filter(X, k=2):
'''
X: 2D array, shape (n_samples, n_features)
k: int, the number of neighbors to consider
'''
n_samples = X.shape[0]
dist_matrix = np.zeros((n_samples, n_samples))
for i in range(n_samples):
for j in range(n_samples):
if i == j:
continue
dist_matrix[i, j] = np.linalg.norm(X[i] - X[j])
k_neighbors = np.argpartition(dist_matrix, k+1, axis=0)[:k+1, :]
k_neighbors = np.delete(k_neighbors, np.where(k_neighbors == np.arange(n_samples).reshape(-1, 1)), axis=1)
scores = np.zeros(n_samples)
for i in range(n_samples):
k_distances = dist_matrix[i, k_neighbors[:, i]]
k_distances = np.delete(k_distances, np.where(k_distances == 0))
mean_distance = np.mean(k_distances)
std_distance = np.std(k_distances)
scores[i] = mean_distance + std_distance
return X[np.argmin(scores)]
```
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