临近2008,期待?困惑

这段时间也是迷迷糊糊的过的,一切都在指间流走,2007已近尾声,我收获到了什么?

这个问题,我自己需要慎重的考虑和给自己一个答复。。。。。。

肯定一点的说,这些日子我过的不是很快乐,我不开心,因为工作的缘故。到现在终于能够去真切的体会人生的际遇所能带给自己人生的价值,我得到的,我付出的,我想问自己,是真的成正比了吗?显然没有;可是真的辩证的来看这个问题,我真的付出多少?对自己模糊的概念,我已说不出,也许我在逃避一种本该属于自己的生活,我这样做是明显不对的,我该直面我自己的人生,再差也要坦然面对的。

也许我的态度出现了问题,也许真的有某种东西阻碍了自己,可我也清楚的知道,那不是全部,只是绊脚石而已,而我却越不过,我自己认为我遇到的阻力是一块大的不行的绊脚石,我希望我可以从这个上面踏过去,也不再因为这样类似的事情而不快乐,人生,除了工作,情感之外总还有许多值得去享受的东西,我想我可以越过去,当然对自己,我给自己时间。

新年的2008,我想我应该有一副新的面貌出现,我想我该去面对自己了,今年是自己的低谷,只能暂时这样说,我知道自己不是爱放弃的人,我坚强,甚至坚强到脆弱,自己所有的不快乐从来都不会表现出来的坚强,因为我知道除了父母之外,能真正去爱自己的,也只有自己!

期待08年的生活,08年能快乐起来的自己,忘掉一些事情,真的从新开始!

困惑07年的混沌,07年能压抑神经的自己,记得一些事情,真的从新开始!

等待,困惑,日子就是这样的循环往复,我想我自己该为自己找个让自己可以进步的入口,

come on !

请认真对待每句代码!

 I belive myself forever!

 

 

K临近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)的核心思想是未标记样本的类别由距离其最近的k个邻居投票来决定[^2]。使用C语言编写K临近算法,可按以下步骤实现: #### 1. 计算距离 一般使用欧氏距离来计算样本之间的距离。以下是计算欧氏距离的函数: ```c #include <math.h> // 计算欧氏距离 double euclidean_distance(double *x1, double *x2, int n) { double sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { sum += pow(x1[i] - x2[i], 2); } return sqrt(sum); } ``` #### 2. 寻找K个最近邻 可以通过遍历训练样本,计算待分类样本与每个训练样本的距离,然后找出距离最小的K个样本。 ```c #include <stdlib.h> // 定义一个结构体来存储样本和距离 typedef struct { double distance; int label; } Neighbor; // 比较函数,用于qsort排序 int compare(const void *a, const void *b) { Neighbor *na = (Neighbor *)a; Neighbor *nb = (Neighbor *)b; return (na->distance > nb->distance) - (na->distance < nb->distance); } // 寻找K个最近邻 void find_k_neighbors(double **train_data, int *train_labels, int num_train, double *test_sample, int n, int k, Neighbor *neighbors) { for (int i = 0; i < num_train; i++) { neighbors[i].distance = euclidean_distance(train_data[i], test_sample, n); neighbors[i].label = train_labels[i]; } qsort(neighbors, num_train, sizeof(Neighbor), compare); } ``` #### 3. 投票决定类别 找出K个最近邻后,根据它们的标签进行投票,确定待分类样本的类别。 ```c // 投票决定类别 int vote(Neighbor *neighbors, int k) { int label_count[10] = {0}; // 假设最多有10个类别 for (int i = 0; i < k; i++) { label_count[neighbors[i].label]++; } int max_count = 0; int result_label = -1; for (int i = 0; i < 10; i++) { if (label_count[i] > max_count) { max_count = label_count[i]; result_label = i; } } return result_label; } ``` #### 4. 主函数调用 ```c #include <stdio.h> int main() { // 示例训练数据 double train_data[][2] = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}}; int train_labels[] = {0, 0, 1, 1}; int num_train = 4; int n = 2; // 特征数量 double test_sample[] = {2.1, 3.1}; int k = 3; Neighbor *neighbors = (Neighbor *)malloc(num_train * sizeof(Neighbor)); find_k_neighbors((double **)train_data, train_labels, num_train, test_sample, n, k, neighbors); int result = vote(neighbors, k); printf("分类结果: %d\n", result); free(neighbors); return 0; } ```
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