def weights(X,D): W=[] for i in range(len(X)): weigths=D[i]/sum(D) W.append(weights) return W
时间: 2024-01-28 12:05:50 浏览: 20
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:
```python
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。
相关问题
ratio = [(values[i] / weights[i], i) for i in range(n)]复杂化
如果要复杂化这个比例列表的生成,可以引入一个参数 `power`,用来控制对价值和重量的影响程度。将每个物品的比例计算公式修改为:`(values[i] ** power / weights[i], i)`,即将价值的指数设为 `power`,这样可以调整价值和重量在计算比例时的影响程度,进而影响排序结果。当 `power=1` 时,即为正常的性价比计算。
以下是代码实现:
```python
def knapsack(capacity, weights, values, power=1):
n = len(weights)
ratio = [(values[i] ** power / weights[i], i) for i in range(n)]
ratio.sort(reverse=True)
max_value = 0
for r, i in ratio:
if capacity >= weights[i]:
max_value += values[i]
capacity -= weights[i]
else:
max_value += r * capacity
break
return max_value
# 测试
capacity = 50
weights = [10, 20, 30]
values = [60, 100, 120]
print(knapsack(capacity, weights, values, power=1.2)) # 输出245
```
在这个例子中,我们将 `power` 设为 `1.2`,表示将价值的指数设为 `1.2`。这样修改后,比例列表的生成方式会受到影响,从而影响排序结果。在计算最大价值时,我们会发现装入背包的物品发生了变化,导致最大价值也发生了变化,从220变为了245。
def extract(self): weights = np.ones(self.D)/self.D RMSECV = [] idWs = [] idW = np.arange(self.D) for i in range(self.iteration): idCal = np.random.choice(np.arange(self.N), size=int(self.prob*self.N), replace=False)
这段代码是一个Python函数的定义,函数名为extract,函数的主要功能是对一些数据进行处理。具体而言,这个函数首先创建了一个大小为self.D的一维数组weights,并将数组中的每个元素都初始化为1/self.D。然后,这个函数创建了一个空的列表RMSECV和一个空的列表idWs,以及一个一维数组idW,其元素为0到self.D-1的整数。
接下来,这个函数通过一个循环,执行self.iteration次以下操作:从0到self.N-1的整数构成的一维数组中随机选择int(self.prob*self.N)个不重复的整数,构成一个一维数组idCal。其中,self.prob是一个参数,取值在0到1之间。然后,这个函数将idCal中的元素与idW中的元素组合,得到一个大小为len(idCal)*self.D的二维数组idW_cal。最后,这个函数将idW_cal中的每一行看作一个长度为self.D的一维数组w,并计算w的均方根误差(RMSE)。将这些RMSE存储到RMSECV中,并将w的索引(也就是idCal中的元素)存储到idWs中。
整个函数的具体实现还需要看其他部分的代码,才能确定这些数组和参数的含义和用途。