《模式識別與智慧計算》夾角餘弦距離分類
- 2020 年 1 月 16 日
- 筆記
演算法流程
- 計算待測樣品與訓練集里每個樣品x的角度距離
- 角度距離最大的就是所屬的樣品類別
演算法實現
計算夾角餘弦
def anglecos(x_train,y_train,sample): """ :function 按照夾角餘弦距離法計算待測樣品與樣品庫中的相似度 :param x_train: 訓練集 M*N M為樣本個數 N為特徵個數 :param y_train: 訓練集標籤 1*M :param sample: 待識別樣品 :return: 返回判斷類別 """ label = 0 disMax = -1*np.inf for i,train in enumerate(x_train): dis = np.sum(train*sample)/(np.sqrt(np.sum(train*train)*np.sum(sample*sample))) if disMax<dis: disMax = dis label = y_train[i] return label
測試程式碼
from sklearn import datasets from Include.chapter3 import function import numpy as np #讀取數據 digits = datasets.load_digits() x , y = digits.data,digits.target #劃分數據集 x_train, y_train, x_test, y_test = function.train_test_split(x,y) testId = np.random.randint(0, x_test.shape[0]) sample = x_test[testId, :] ans = function.anglecos(x_train,y_train,sample) print(ans==y_test[testId])
演算法結果
True
