使用 J-M 距离结合多个采样点提取的环境因子进行两种土壤之间的土壤分类的python代码

以下是使用J-M距离结合多个采样点提取的环境因子进行两种土壤之间的土壤分类的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 定义J-M距离计算函数
def jm_distance(x, y):
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    jm_dist = (x_mean - y_mean) / np.sqrt((np.std(x) ** 2) + (np.std(y) ** 2) - (2 * np.cov(x, y)[0][1]))
    return jm_dist

# 定义多个采样点提取的环境因子数据
# 假设有10个采样点，每个采样点提取了4个环境因子
data = np.array([
    [1.2, 2.3, 1.5, 3.2],
    [2.1, 1.5, 2.8, 1.9],
    [1.8, 2.6, 2.1, 2.9],
    [2.5, 3.1, 2.6, 2.3],
    [1.7, 2.9, 3.2, 2.1],
    [2.9, 2.1, 2.7, 3.1],
    [2.6, 2.8, 3.1, 2.5],
    [1.9, 3.2, 2.4, 1.8],
    [2.3, 1.9, 3.0, 2.7],
    [3.0, 2.4, 1.6, 2.2]
])

# 定义两种土壤的数据
# 假设有100个样本，每个样本对应4个环境因子
soil1_data = np.random.rand(100, 4) * 3 + 1
soil2_data = np.random.rand(100, 4) * 2 + 2

# 计算每个样本到10个采样点的J-M距离
soil1_distance = cdist(soil1_data, data, metric=jm_distance)
soil2_distance = cdist(soil2_data, data, metric=jm_distance)

# 计算每个样本到10个采样点的平均距离
soil1_average_distance = np.mean(soil1_distance, axis=1)
soil2_average_distance = np.mean(soil2_distance, axis=1)

# 将土壤1和土壤2的平均距离合并为一个数组
distance = np.concatenate((soil1_average_distance, soil2_average_distance))

# 根据平均距离大小将样本分类为土壤1或土壤2
labels = np.concatenate((np.zeros(100), np.ones(100)))
predicted_labels = np.where(distance < np.mean(distance), 0, 1)

# 计算分类准确率
accuracy = np.mean(predicted_labels == labels)
print("分类准确率为：", accuracy)

此代码示例中，首先定义了J-M距离计算函数，然后定义了多个采样点提取的环境因子数据和两种土壤的数据。接着，计算了每个土壤样本到10个采样点的J-M距离和平均距离，并将平均距离合并为一个数组，根据平均距离大小将样本分类为土壤1或土壤2，最后计算分类准确率。需要注意的是，这里仅仅是一个简单的示例，实际中需要根据具体情况进行修改和调整。