本文簡要介紹python語言中 sklearn.neighbors.NearestCentroid
的用法。
用法:
class sklearn.neighbors.NearestCentroid(metric='euclidean', *, shrink_threshold=None)
最近的質心分類器。
每個類由其質心表示,測試樣本被分類到具有最近質心的類。
在用戶指南中閱讀更多信息。
- metric:str 或可調用,默認=”euclidian”
計算特征數組中實例之間的距離時使用的度量。如果 metric 是一個字符串或可調用的,它必須是
pairwise_distances
為其 metric 參數允許的選項之一。對應於每個類的樣本的質心是屬於該特定類的所有樣本的距離總和(根據度量)最小化的點。如果提供了"manhattan"
指標,則該質心是中位數,對於所有其他指標,質心現在設置為均值。- shrink_threshold:浮點數,默認=無
縮小質心以移除特征的閾值。
- centroids_:形狀類似數組 (n_classes, n_features)
每個類的質心。
- classes_:形狀數組 (n_classes,)
唯一的類標簽。
- n_features_in_:int
擬合期間看到的特征數。
- feature_names_in_:ndarray 形狀(
n_features_in_
,) 擬合期間看到的特征名稱。僅當
X
具有全為字符串的函數名稱時才定義。
參數:
屬性:
注意:
當用於帶有tf-idf 向量的文本分類時,此分類器也稱為 Rocchio 分類器。
參考:
Tibshirani, R.、Hastie, T.、Narasimhan, B. 和 Chu, G. (2002)。通過縮小的基因表達質心診斷多種癌症類型。美國國家科學院院刊,99(10),6567-6572。美國國家科學院。
例子:
>>> from sklearn.neighbors import NearestCentroid >>> import numpy as np >>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) >>> y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2]) >>> clf = NearestCentroid() >>> clf.fit(X, y) NearestCentroid() >>> print(clf.predict([[-0.8, -1]])) [1]
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注:本文由純淨天空篩選整理自scikit-learn.org大神的英文原創作品 sklearn.neighbors.NearestCentroid。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。