本文簡要介紹python語言中 sklearn.neighbors.RadiusNeighborsRegressor.radius_neighbors_graph
的用法。
用法:
radius_neighbors_graph(X=None, radius=None, mode='connectivity', sort_results=False)
計算 X 中點的鄰居(加權)圖。
鄰域被限製在小於半徑的距離處。
- X:形狀類似數組(n_samples,n_features),默認=無
查詢點或點。如果未提供,則返回每個索引點的鄰居。在這種情況下,查詢點不被認為是它自己的鄰居。
- radius:浮點數,默認=無
街區半徑。默認值是傳遞給構造函數的值。
- mode:{‘connectivity’, ‘distance’},默認='連接性'
返回矩陣的類型:‘connectivity’ 將返回帶有 1 和 0 的連接矩陣,在 ‘distance’ 中,邊是點之間的距離,距離類型取決於 NearestNeighbors 類中所選的度量參數。
- sort_results:布爾,默認=假
如果為 True,則在結果的每一行中,非零條目將按增加的距離排序。如果為 False,則可能不對非零條目進行排序。僅與 mode='distance' 一起使用。
- A:sparse-matrix 形狀 (n_queries, n_samples_fit)
n_samples_fit
是擬合數據中的樣本數。A[i, j]
給出連接i
到j
的邊的權重。該矩陣為 CSR 格式。
參數:
返回:
例子:
>>> X = [[0], [3], [1]] >>> from sklearn.neighbors import NearestNeighbors >>> neigh = NearestNeighbors(radius=1.5) >>> neigh.fit(X) NearestNeighbors(radius=1.5) >>> A = neigh.radius_neighbors_graph(X) >>> A.toarray() array([[1., 0., 1.], [0., 1., 0.], [1., 0., 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.RadiusNeighborsRegressor.radius_neighbors_graph。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。