dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
时间: 2024-04-04 13:33:17 浏览: 20
这段代码使用了NumPy库函数来计算两个特征向量(feature_1和feature_2)之间的欧氏距离(dist)。具体来说,它首先计算了两个特征向量差的平方(np.square(feature_1 - feature_2)),然后将它们的和(np.sum)进行平方根运算(np.sqrt),得到它们之间的欧氏距离(dist)。
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class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码
这是一个KNN(K-Nearest Neighbor)算法的Python实现,具体注释如下:
```python
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
def train(self, X, y):
self.X_train = X # 训练数据集
self.y_train = y # 训练数据集对应的标签
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集数量
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集数量
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 初始化距离矩阵
# 计算欧氏距离
d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T)
d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True)
d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1)
dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3)
y_pred = np.zeros(num_test) # 初始化预测结果
for i in range(num_test):
# 找到距离最近的k个训练数据点的索引
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k]
# 找到这k个训练数据点对应的标签
y_kclose = self.y_train[dist_k_min]
# 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为预测结果
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist()))
return y_pred
```
KNN算法是一种比较简单的分类算法,主要步骤包括以下几点:
1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离(通常使用欧氏距离);
2. 找到距离最近的k个训练数据点,这k个数据点对应的标签就是预测结果;
3. 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为最终的预测结果。
解释pos_dist = np.sum(np.square(anchor - positive), axis=-1, keepdims=True)
这段代码用来计算一个anchor向量和一个positive向量之间的欧几里得距离的平方,也就是它们之间的二次范数。np.square()是将向量中各个元素平方,np.sum()则是将平方后的向量元素求和。最后,axis=-1和keepdims=True参数用来保证输出结果是一个列向量。