Kennard-Stone 代码
时间: 2023-07-02 12:07:58 浏览: 40
Kennard-Stone 算法是一种数据采样算法,用于从大型数据集中选择代表性的样本。该算法的基本思想是,在数据集中选择一个起始点,然后从数据集中选择与该起始点距离最远的点作为下一个采样点。重复这个过程,直到选取足够数量的样本。
以下是 Python 实现 Kennard-Stone 算法的代码:
```python
import numpy as np
def kennard_stone(X, n_samples):
"""
从数据集X中选择n_samples个样本。
参数:
X: array-like, shape (n_samples, n_features)
数据集。
n_samples: int
采样样本数。
返回值:
samples_idx: array-like, shape (n_samples,)
选择的样本的索引。
"""
n = X.shape[0]
distances = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i):
distances[i, j] = distances[j, i] = np.linalg.norm(X[i] - X[j])
samples_idx = np.zeros(n_samples, dtype=int)
samples_idx[0] = np.argmax(np.sum(distances, axis=1))
for i in range(1, n_samples):
d = np.min(distances[samples_idx[:i], :], axis=0)
samples_idx[i] = np.argmax(d)
return samples_idx
```
该函数的输入参数 X 是数据集,n_samples 是采样样本数。函数首先计算 X 中每个样本之间的距离,然后选择一个起始点,存储其索引到 samples_idx 中。接下来,重复选择与已选样本距离最远的样本的过程,直到选择足够数量的样本。最后,函数返回所选样本的索引。
注意该算法的时间复杂度为 $O(n^3)$,因此对于大型数据集可能不适用。如果需要处理大型数据集,可以考虑使用其他采样算法,如 K-Means++ 等。