sklearn最近邻

NearestNeighbors类

功能：不直接进行分类或回归，而是返回样本的最近邻索引和距离，因此它是一个无监督的学习方法。

参数

n_neighbors : int, default=5；选出距离最近的几个样本，默认是5个，这个类的方法kneighbors默认使用这个参数。

radius : float, default=1.0；这个类的方法radius_neighbors默认使用这个参数。

algorithm : {'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'}, default='auto'，用于查询最近邻的算法，只是给赋予数据一种结构，这样能快速查询距离测试样本最近的数据。

leaf_size : int, default=30；叶子节点的数据点的最大数量。默认为30，如果最大数量设置得较小，树会划分得更细致，深度可能会更深，节点数量也会更多，这样树的结构会更复杂。相反，如果最大数量设置得较大，树的划分会相对粗糙，深度会变浅，节点数量减少，树的结构更简单。较小的最大数量会使树的构建时间增加，因为需要进行更多的划分操作