t0=clock; tstart = t0; for i=1:num_test distances = (repmat(test(i,:), num_train,1) - data).^2; % for efficiency, no need to take sqrt since it is a non-decreasing function distances = sum(distances,2)'; % sort the distances [junk, indeces] = sort(distances); for k=1:length(k_values)
时间: 2024-04-09 15:31:25 浏览: 23
这段代码开始了一个循环,用于计算测试样本与训练样本之间的距离,并对距离进行排序。
首先,`t0=clock;`将当前时间赋值给变量`t0`,用于记录开始的时间。
然后,`tstart = t0;`将`t0`的值赋给变量`tstart`,用于记录起始时间。
接下来,循环从`i=1`开始,一直执行到`num_test`结束。在每次循环中,代码计算测试样本与训练样本之间的距离,并对距离进行排序。
首先,`distances = (repmat(test(i,:), num_train,1) - data).^2;`计算了测试样本与所有训练样本之间的欧氏距离的平方。这里使用了`repmat`函数将测试样本扩展为与训练样本相同的数量,并与训练样本进行逐元素相减。然后,对差值进行平方运算。
接着,`distances = sum(distances,2)';`将每个训练样本与测试样本之间的距离进行累加,得到一个行向量。
接下来,`[junk, indeces] = sort(distances);`对距离进行排序,并返回排序后的距离向量和相应的索引向量。
最后,进入了一个内层循环,循环变量为`k`,从`k=1`开始,一直执行到`length(k_values)`结束。在每次循环中,可以进行与`k`值相关的操作。
相关问题
def compute_distances_two_loop(test_matrix, train_matrix): num_test = test_matrix.shape[0] num_train = train_matrix.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) # shape(num_test, num-train) for i in range(num_test): for j in range(num_train): # corresponding element in Numpy Array can compute directly,such as plus, multiply dists[i][j] = np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j]))) return dists compute_distances_two_loop(matrix_1, matrix_2)解释代码
这段代码实现了一个使用两层循环计算两个矩阵之间欧氏距离的函数`compute_distances_two_loop`。下面是对代码的解释:
1. `num_test`和`num_train`分别表示测试矩阵和训练矩阵的行数。
2. `dists`是一个形状为`(num_test, num_train)`的全零数组,用来存储计算得到的欧氏距离。
3. 使用两层循环遍历测试矩阵和训练矩阵的每个元素。
4. 对于测试矩阵中的第`i`个样本和训练矩阵中的第`j`个样本,计算它们之间的欧氏距离:
- `test_matrix[i] - train_matrix[j]`:计算两个样本之间的差值。
- `np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j])`:对差值进行平方。
- `np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j]))`:对平方后的差值进行求和。
- `np.sqrt(np.sum(np.square(test_matrix[i] - train_matrix[j])))`:对求和结果进行开方,得到欧氏距离。
5. 将计算得到的欧氏距离赋值给`dists[i][j]`。
6. 循环结束后,返回计算好的欧氏距离矩阵`dists`。
你需要提供`matrix_1`和`matrix_2`作为函数的输入参数,它们应该是Numpy数组,并且具有相同的列数。函数将返回一个二维的Numpy数组,表示测试矩阵中每个样本与训练矩阵中每个样本之间的欧氏距离。
[euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train]展开成for循环
以下是将展开式 `[euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train]` 转换为 for 循环的代码:
```
distances = []
for j in range(n_train):
distance = euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :])
distances.append(distance)
```
其中,`distances` 是一个列表,存储了测试数据点 `test_data[i, :]` 与训练数据集中所有数据点的欧几里得距离。
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