密度权重计算函数，输入是一个数据集 X，输出是一个与数据集中每个点对应的密度权重值。其中，euclidean_distance 是计算欧几里得距离的函数，用于计算数据集中每两个点之间的距离。在计算密度权重时，对于每个点 i，都会遍历整个数据集 X，计算 i 与其他点的距离，然后将距离的倒数累加计算得到密度权重。需要注意的是，当两个点之间的距离为 0 时，会将距离的值设置为 1，以避免出现除 0 错误。python代码

可以按照如下方式实现密度权重计算函数：

import numpy as np

def euclidean_distance(x, y):
    """
    计算欧几里得距离
    """
    return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))

def density_weights(X):
    """
    计算密度权重
    """
    D = []
    for i in range(len(X)):
        density = 0
        for j in range(len(X)):
            if i != j:
                d = euclidean_distance(X[i], X[j])
                if d == 0:
                    d = 1
                density += 1 / d
        D.append(density)
    return D

其中，X 是一个二维数组，表示数据集，每行是一个样本。返回的 D 是一个一维数组，表示每个样本对应的密度权重值。

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def weights(X,D): W=[] for i in range(len(X)): weigths=D[i]/sum(D) W.append(weights) return W

这段代码实现了一个权重计算函数，输入是一个数据集 X 和其对应的密度权重值 D，输出是一个与数据集中每个点对应的权重值。其中，对于每个点 i，将其密度权重 D[i] 除以所有点的密度权重之和 sum(D)，即可得到该点的权重值。需要注意的是，权重值的总和不一定等于 1，因为每个点的密度权重值可能不同。修改后的代码如下：

def weights(X, D):
    """
    计算权重值
    """
    W = []
    for i in range(len(X)):
        weight = D[i] / sum(D)
        W.append(weight)
    return W

其中，X 是一个二维数组，表示数据集，每行是一个样本；D 是一个一维数组，表示每个样本对应的密度权重值。返回的 W 是一个一维数组，表示每个样本对应的权重值。