跟着Leo机器学习：sklearn之Nearest Neighbors

最新推荐文章于 2025-03-20 09:57:37 发布
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分类专栏： 机器学习sklearn应用笔记 文章标签： python 算法 pycharm 机器学习
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版权
本文深入探讨了sklearn中的最近邻算法，包括无监督的最近邻方法、KDTree和BallTree数据结构、最近邻回归、最近邻分类器、最近邻转换器以及Neighborhood Components Analysis在分类中的应用。

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1.6. Nearest Neighbors

sklearn框架

在这里插入图片描述

1.6.1. Unsupervised Nearest Neighbors

1.6.1.1. Finding the Nearest Neighbors

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

indices
distances

输出

>>> indices
array([[0, 1],
       [1, 0],
       [2, 1]
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NearestNeighbors 是 sklearn.neighbors 提供的最近邻（Nearest Neighbors）搜索算法，它用于无监督最近邻搜索，适用于高效地查找最近邻点，常用于推荐系统、异常检测、聚类等任务。NearestNeighbors 适用于无监督最近邻搜索任务，支持多种搜索算法和距离度量，可以调整 n_neighbors 和 metric 控制搜索精度。
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({‘connectivity’, ‘distance’}, 默认为 ‘connectivity’)返回每个点从数据集中位于查询数组点周围大小为半径的球内的点的索引和距离。位于边界上的点也包括在结果中。和neighbors_graph类似，在radius限制下的neighbors_graph。虽然n_neighbors也是2，但是举例卡在1.2，所以返回的也只有一个。到点的距离的数组，仅当 return_distance=True 时存在。(n_queries, n_neighbors)的ndarry。
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