小丁是一位电影发烧友,尤其钟爱喜剧片和动作片。他设计了一个程序,根据某部电影的镜头数据预测出类型,这类操作可利用K-近邻分类算法来实现,该算法核心思想是:一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某--类别,则该样本也属于这个类别。小丁读取“movie.jye.ai”数据集文件如图a所示,是一些电影的搞笑镜头和打斗镜头数目及类型。

现要实现如下功能:输入某部电影的搞笑镜头和打斗镜头数目后,输出可能的类型,如图c所示,并绘制该数据集文件和输入的电影在平面坐标系的分布特点图如图b所示。

例如:输入搞笑镜头40和打斗镜头40,判断属于哪类,通过如下步骤实现:
①计算点(40,40)和其余所有点的距离(两点间的距离计算公式:d12=(x1-x2)2+(y1-y2)2);
②将所有样本按照距离升序排序:
③假设k=3,取前k个距离的样本;
④统计出在前k个距离中,出现频次最多的类别,则(40,40)就属于该类别,可能是喜剧片。
(1)若输入的搞笑镜头为20,输入的打斗镜头为80,则该影片可能是 动作片动作片(选填:喜剧片/动作片)。
(2)实现上述功能的python 代码如下,请在横线处填入合适的代码。

(
x
1
-
x
2
)
2
+
(
y
1
-
y
2
)
2
【考点】应用程序的试运行和保存.
【答案】动作片
【解答】
【点评】
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发布:2024/4/20 14:35:0组卷:0引用:1难度:0.5
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