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Python sklearn KNeighborsClassifier.kneighbors用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.kneighbors 的用法。

用法:

kneighbors(X=None, n_neighbors=None, return_distance=True)

找到一个点的K-neighbors。

返回每个点的邻居的索引和距离。

参数

X类似数组,形状 (n_queries, n_features) 或 (n_queries, n_indexed) 如果 metric == ‘precomputed’,默认=无

查询点或点。如果未提供,则返回每个索引点的邻居。在这种情况下,查询点不被认为是它自己的邻居。

n_neighbors整数,默认=无

每个样本所需的邻居数。默认值是传递给构造函数的值。

return_distance布尔,默认=真

是否返回距离。

返回

neigh_distndarray 形状(n_queries,n_neighbors)

表示点长度的数组,仅在return_distance=True 时出现。

neigh_indndarray 形状(n_queries,n_neighbors)

人口矩阵中最近点的索引。

例子

在下面的示例中,我们从表示数据集的数组构造一个 NearestNeighbors 类,并询问谁是最接近 [1,1,1] 的点

>>> samples = [[0., 0., 0.], [0., .5, 0.], [1., 1., .5]]
>>> from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
>>> neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1)
>>> neigh.fit(samples)
NearestNeighbors(n_neighbors=1)
>>> print(neigh.kneighbors([[1., 1., 1.]]))
(array([[0.5]]), array([[2]]))

如您所见,它返回 [[0.5]] 和 [[2]],这意味着该元素的距离为 0.5,并且是样本的第三个元素(索引从 0 开始)。您还可以查询多个点:

>>> X = [[0., 1., 0.], [1., 0., 1.]]
>>> neigh.kneighbors(X, return_distance=False)
array([[1],
       [2]]...)

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-learn.org大神的英文原创作品 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.kneighbors。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。