grnn代码python

GRNN（Generalized Regression Neural Network，广义回归神经网络）是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，它是一种单层前馈神经网络，适用于解决回归问题。GRNN的结构简单，包括输入层、模式层和输出层，其中模式层的神经元数量等于训练样本的数量。

在Python中实现GRNN，你可以使用各种机器学习库，例如scikit-learn。但scikit-learn本身并不直接提供GRNN的实现，因此你可能需要使用其他库或者自己实现GRNN算法。下面是一个简化的GRNN实现的示例代码，这里使用了scipy库来进行数学计算：

from scipy.special import softmax
import numpy as np

def grnn(X_train, Y_train, X_test):
    # 计算欧氏距离
    D = np.sqrt(((X_train - X_test[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
    # 计算权重
    W = np.exp(-D**2)
    # 计算输出
    Y_pred = (W.dot(Y_train)) / W.sum(axis=0)
    return Y_pred

# 示例数据
X_train = np.array([[0], [1], [2]])
Y_train = np.array([1, 3, 5])
X_test = np.array([[0.5], [1.5]])

# 使用GRNN进行预测
predictions = grnn(X_train, Y_train, X_test)
print(predictions)

这个例子中，我们首先计算了输入和测试样本之间的欧氏距离，然后使用高斯核函数（exp(-D^2)）计算了权重矩阵W，最后通过加权求和的方式得到了预测结果。