[euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :]) for j in 1:n_train]Julia展开成for循环
时间: 2023-12-10 19:39:44 浏览: 21
下面是将 Julia 代码展开成 for 循环的方式:
```
distances = zeros(n_train)
for i = 1:n_test
for j = 1:n_train
distances[j] = euclidean(test_data[i, :], train_data[j, :])
end
end
```
其中,外层循环遍历测试数据集中的每个样本,内层循环遍历训练数据集中的每个样本,并计算测试样本与训练样本之间的欧式距离,将结果存储在 `distances` 数组中。
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[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。
def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码
这段代码实现了一个简单的k近邻算法,其中包括以下几个步骤:
1. 定义了一个函数knn_predict,该函数接收三个参数:训练集train_set、测试集中的一个实例test_instance和k值。该函数的作用是预测test_instance的类别。
2. 在knn_predict函数中,首先定义了一个空列表distances,用于存储测试集实例与训练集实例之间的距离。
3. 接下来,对于train_set中的每个实例train_instance,计算其与test_instance之间的欧几里得距离,并将其与train_instance一起存储到distances列表中。
4. 对distances列表按照距离从小到大进行排序,取前k个距离最近的实例作为test_instance的k个最近邻。
5. 从k个最近邻中提取出每个实例的类别,并统计它们出现的次数,以得到一个类别计数器predictions。
6. 最后,预测test_instance的类别为predictions中出现次数最多的类别,并返回该类别。
此外,代码中还定义了一个函数load_data,用于从CSV文件中读取数据集。该函数返回一个列表dataset,其中包含了从CSV文件中读取的数据。每一行数据被转换成一个浮点数列表。