pythonKNN编码

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现KNN编码。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 假设我们有一个N×D的数据矩阵X
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

# 创建一个NearestNeighbors对象，设置K=2
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(X)

# 计算每个点的KNN编码
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
knn_encoding = 1.0 / distances

# 输出结果
print(knn_encoding)

在这个例子中，我们假设有一个4×3的数据矩阵X。我们使用NearestNeighbors对象计算每个点的两个最近邻点，并计算它们的距离。然后，我们将距离转换为权重，得到每个点的KNN编码。

相关问题

python实现蛋白质序列的KNN编码

KNN编码（K-nearest neighbor coding）是将蛋白质序列转换为数值型特征向量的一种方法。下面是一个简单的 Python 实现：

import numpy as np

def knn_encode(protein_seq, k=3):
    """
    K-nearest neighbor coding for protein sequences.
    Args:
        protein_seq: str, the protein sequence.
        k: int, the parameter k for KNN encoding.
    Returns:
        A numpy array with length 20*k.
    """
    amino_acids = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY'
    aa_map = {aa: i for i, aa in enumerate(amino_acids)}
    n = len(protein_seq)
    features = np.zeros((n, 20))
    for i, aa in enumerate(protein_seq):
        if aa in aa_map:
            features[i, aa_map[aa]] = 1
    encoded = np.zeros(20*k)
    for i in range(n):
        if i >= k:
            knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[i-k:i, :], axis=0))[:k]
        elif i < k:
            knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[:i, :], axis=0))[:k]
        else:  # i < k and i >= n - k
            knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[i-k:i, :], axis=0))[:k]
        encoded[knn_indices + i*20] = 1
    return encoded

其中，`amino_acids` 是氨基酸的列表，`aa_map` 是将每个氨基酸映射到其索引的字典。`features` 是一个二维数组，每一行对应蛋白质序列中的一个氨基酸，每一列对应一个氨基酸类型，如果该位置的氨基酸类型在该位置出现，则该位置为 1，否则为 0。然后，对于序列中的每个氨基酸，计算它的 k 个最近邻的氨基酸类型，并将这些类型的索引转换为二进制编码，将编码后的向量拼接在一起，最终得到一个长度为 20*k 的向量，即为 KNN 编码后的特征向量。