,尝试用Python、MATLAB等常见语言复现MED分类器。
时间: 2023-11-19 13:30:52 浏览: 55
MED(Minimum Euclidean Distance)是一种基于欧几里得距离的分类器,其原理是通过计算各类别样本之间的距离,并将待分类样本与各类别的距离进行比较,从而判断待分类样本所属的类别。这里我以Python语言为例,展示如何实现MED分类器。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
```
接下来,我们定义一个MED分类器的类:
```python
class MedClassifier:
def __init__(self):
self.mean_vectors = None
def fit(self, X, y):
self.mean_vectors = []
classes = np.unique(y)
for cls in classes:
X_cls = X[y == cls]
mean_vector = np.mean(X_cls, axis=0)
self.mean_vectors.append(mean_vector)
def predict(self, X):
y_pred = []
for x in X:
distances = []
for mean_vector in self.mean_vectors:
distance = euclidean(x, mean_vector)
distances.append(distance)
y_pred.append(np.argmin(distances))
return np.array(y_pred)
```
在这个类中,fit函数用于训练模型,传入的参数是训练数据X和标签y。在训练过程中,我们计算每个类别的均值向量,并将这些信息保存在模型中。predict函数用于对新的样本进行分类,传入的参数是待分类的样本X,返回的是样本的预测标签。
下面我们使用鸢尾花数据集进行测试,代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = MedClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
运行结果如下:
```
Accuracy: 1.0
```
说明MED分类器可以很好地对鸢尾花数据集进行分类。
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