以下是基于联合分布适配 (Joint Distribution Adaptation, JDA) 实现五分类任务的 Python 代码示例。该代码展示了如何通过调整源域和目标域之间的边缘分布与条件分布，从而提升跨域分类性能。 ### 使用 JDA 实现五分类任务的 Python 代码 ```python import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 复用之前的 JDAMethod 类 class JDAMethod: def __init__(self, n_components=30, lamb=1, mu=1, gamma=1, kernel_type='linear'): self.n_components = n_components self.lamb = lamb self.mu = mu self.gamma = gamma self.kernel_type = kernel_type def fit(self, XS, XT, YS): ns, nt = len(XS), len(XT) Z = np.vstack((XS, XT)) # 合并源域和目标域 C = len(np.unique(YS)) # 类别的数量 H = np.eye(ns + nt) - 1/(ns + nt) * np.ones((ns + nt, ns + nt)) # 中心化矩阵 # 边缘分布对齐项 KS = kernel(self.kernel_type, XS, XS, self.gamma) KT = kernel(self.kernel_type, XT, XT, self.gamma) Mmd_S_T = np.trace(KS) / (ns**2) + np.trace(KT) / (nt**2) \ - 2 * np.sum(kernel(self.kernel_type, XS, XT, self.gamma)) / (ns * nt) # 条件分布对齐项 e = [] for i in range(C): ei = np.zeros((ns,)) idx = np.where(YS == i)[0] ei[idx] = 1/len(idx) e.append(ei.reshape(len(ei), 1)) e = np.array(e).reshape(C, ns).T Cs = np.dot(np.linalg.inv(cdist(e, e)), e) Ct = np.dot(Cs, np.linalg.pinv(cs)) # 近似目标域类别中心 Ms_c_t = np.linalg.norm(Cs - Ct, ord='fro')**2 # 总体优化目标 M = Mmd_S_T + self.mu * Ms_c_t A = np.dot(Z.T, np.dot(H, Z)) + self.lamb * np.eye(len(Z[0])) + M _, V = np.linalg.eig(A) self.W = V[:, :self.n_components].real # 取前n_components个特征向量作为投影矩阵 return self.W def transform(self, X): """应用变换到新数据""" return np.dot(X, self.W) def kernel(ker, X1, X2, gamma): """计算核函数""" if ker == 'linear': K = np.dot(X1, X2.T) elif ker == 'rbf': from scipy.spatial.distance import cdist K = np.exp(-cdist(X1, X2)**2 / (2 * gamma ** 2)) return K # 示例：五分类任务 if __name__ == "__main__": # 创建虚拟数据集 np.random.seed(42) # 源域数据（5类） XS = np.random.randn(500, 50) # 500个样本，50维特征 YS = np.random.choice([0, 1, 2, 3, 4], size=(500,)) # 5类标签 # 目标域数据（未标记） XT = np.random.randn(400, 50) # 400个样本，50维特征 YT = np.random.choice([0, 1, 2, 3, 4], size=(400,)) # 假设真实标签用于验证 # 初始化 JDA 方法 jda_model = JDAMethod(n_components=30, lamb=1, mu=1, gamma=1, kernel_type="linear") # 学习投影矩阵 W = jda_model.fit(XS, XT, YS) # 转换源域和目标域数据 XS_new = jda_model.transform(XS) XT_new = jda_model.transform(XT) # 训练 SVM 分类器 svm_classifier = SVC(kernel='linear', random_state=42) svm_classifier.fit(XS_new, YS) # 在目标域上预测 Y_pred = svm_classifier.predict(XT_new) # 输出准确率 acc = accuracy_score(YT, Y_pred) print(f"Accuracy on target domain: {acc:.4f}") ``` --- ### 关键说明 - 此代码实现了完整的五分类任务流程，包括数据准备、JDA 特征对齐以及最终的分类模型训练与测试。 - 数据被随机生成以模拟源域和目标域的不同分布情况。实际应用中应替换为真实的源域和目标域数据[^1]。 - 支持向量机 (SVM) 是一种常用的分类工具，在这里用来完成最后的分类任务[^3]。 - 用户可以根据需求调整超参数（如 `lamb`, `mu`, `gamma`），或者尝试不同的核函数类型（如 RBF 核）来获得更好的性能[^2]。 ---