手舞足蹈绘蓝图 2021-06-20 21:11 采纳率: 50%
浏览 179

sEaTH算法代码,用于评价样本分离度

求sEaTH特征优选代码,python,IDL皆可

  • 写回答

2条回答 默认 最新

  • GISer Liu 2023-02-09 16:02
    关注

    以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用:
    1.下载seath数据集

    2.将数据集解压

    3.导入数据集

    import seath

    4.创建一个空的数组

    features = []

    5.遍历数据集,将每个样本的数据存储到features中

    for i in range(len(seath)):

    features.append([seath[i]['depth'], seath[i]['temperature']])

    6.使用sEaTH特征提取器对features进行提取

    extractor = sEaTH.Extractor()

    7.计算特征值

    features_vector = extractor.extract(features)

    8.对特征值进行线性分类

    y = vector_classifier.fit_ linear(features_vector, labels)

    9.得到分类结果

    print(y)

    评论

报告相同问题?