sklearn NearestNeighbors

想为数据集Y中的每一个点，在数据集X中找到距其（y）最近的k个点.

点的个数 k 由参数中的 n_neighbors表示
距离指的是欧几里得距离（Euclidean distance ）

函数输出：

indices ：这k个最近的点的索引（X 的索引）
distances ：在所有X的points中，距离Y中的（每个）点最近的k个点的距离

函数表达式：

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(Y)

详解举例：（先用NearestNeighbors函数计算，再求证）

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])Y = np.array([[1, 5],[3,3]])nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1, algorithm='ball_tree').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(Y)print(indices)
print(distances)# [[5]
#  [5]]
# [[3.60555128]
#  [1.        ]]# ---------- check ---------- def distEuclid(x, y):distance= np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))return distanced = np.zeros((2,6), dtype=float)
for i in range(len(Y)):for j in range(len(X)):d[i,j] = distEuclid(X[j], Y[i])
print(d)# [[6.32455532 6.70820393 8.06225775 4.         4.12310563 3.60555128]
#  [5.65685425 6.40312424 7.81024968 2.82842712 2.23606798 1.        ]]

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