计算数据和列表特征之间的所有差异时出现问题

Question

假设我们有一些数据包含样本编号0,1,2,...,9的特征，还有一个列表y，其中包含对应于每个原始数据的0,1,...,9标签。这些数据有维度(2006,256)，其中256是特征，2006是样本编号

此外，我们还给出了0,1,2,...,9作为v0,v1,v2,...,v9的平均值，其中每个v0,v1,...,v9都有维数(1,256)

我想计算所有2006样本和v0,v1,v2,...,v9样本之间的欧氏差，以便进行分类

为了做到这一点，我必须为每个样本取特征和v0,v1,v2,...,v9之间的差异。例如，对于样本1，我必须取256特征和v0之间的差异，然后用v1等等，然后找到min的差异

我定义ListV=[v0,v1,v2,...,v9] 我的密码是

diff=[]
ListV=[v0,v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9]
for j in range(0,10):
    i=np.where(y==j)
    for k in range(0,len(i[0][:])):
        for l in range(0,9-j):
            diff.append(distance.euclidean(ListV[j+l],data[i[0][k],:]))

但是这个代码忽略了许多欧几里德的差异

我想得到一些帮助，以解决这个问题，并找到所有的差异

Answer 1

这个问题曾经发生在我身上。在这种情况下，我的数据集中有空数据，请确保您的数据具有定义值和实际值