Bonjour, je m'excuse d'avance pour la longueur de cette question, mais est-ce-que quelqu'un pourrait m'aider? Ci-dessous, on donne un échantillon constitué de 30 éléments réparti en 3 classes (les cercles en rouge, les losanges en vert et les croix en bleu) selon 2 critères (2 dimensions : et ). On cherche à classifier l’élément représenté en violet. (voir l'image en pièce jointe) 1/ Sur un papier, rappeler la formule mathématique correspondant à la distance euclidienne entre 2 points A et B de coordonnées respectives (x1, x2) et (y1, y2) Note : Cette formule se généralise à n dimensions, on a donc pour 2 points A(x1, x2, ...., xn) et , B(y1, y2, ...yn) (voir l'image de la formue en pièce jointe) 2/ Implémenter en Python la « nouvelle » fonction permettant de calculer la distance euclidienne entre 2 points possédant n critères. On pourra prendre ces critères (réels) comme une liste possédant n éléments de type réel. Cette fonction prendra donc en paramètre 2 listes : les critères du 1er élément et les critères du 2eme élément. 3/ Que doit-on changer dans les fonctions Kvoisins et PredireLaClasse (implémentées dans l’activité n°2) pour s’adapter à une liste d’éléments possédant plusieurs critères ? Note : On prendra par exemple pour les éléments de coordonnées (1.0, 1.0), (2.0, 1.0) et (8.0, 6.0) de classe respective ‘Cercle’, ‘Cercle’ et ‘Croix’, l’implémentation suivante : Element = [ [1.0, 1.0], [2.0, 1.0], [8.0, 6.0] ] Classe = [ ‘Cercle’, ‘Cercle’, ‘Croix’] 4/ Implémenter la solution permettant de résoudre notre problème initial. Par exemple: Test Résultat elements = [[1.0, 1.0], [1.0, 4.0], [2.0, 3.0], [2.0, 2.0], [2.0, 5.0], [3.0, 4.0], [3.0, 3.0], [4.0, 3.0], [3.0, 2.0], [2.0, 1.0], [7.0, 6.0], [8.0, 6.0], [9.0, 5.0], [9.0, 6.0], [9.0, 7.0], [9.0, 8.0], [9.0, 9.0], [10.0, 8.0], [10.0, 7.0], [11.0, 7.0], [10.0, 6.0], [15.0, 8.0], [16.0, 8.0], [15.0, 9.0], [14.0, 7.0], [13.0, 10.0], [13.0, 8.0], [13.0, 9.0], [13.0, 7.0], [14.0, 8.0]] Classes = ['Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle','Cercle', 'Cercle', 'Cercle','Cercle', 'Losange', 'Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange', 'Losange', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix' ] nouvel_element = [5.0, 6.0] k = 1 lst_voisins = Kvoisins(elements, k, nouvel_element) print("La classe d'appartenance prédite de l'élément d'abscis
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