kneighbors()返回值indices、distances详解

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在1.6最近邻中某一示例中看到kneighbors()函数，个人对其返回值indices、distances等做详细解释如下：

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)# 返回值indices：第0列元素为参考点的索引，后面是(n_neighbors - 1)个与之最近的点的索引
# 返回值distances：第0列元素为与自身的距离(为0)，后面是(n_neighbors - 1)个与之最近的点与参考点的距离
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

>>> indices
array([[0, 1],[1, 0],[2, 1],[3, 4],[4, 3],[5, 4]], dtype=int64)

在本例中，indices是一个6*2的二维数组。其中，[0,1]代表：距离索引为0的点[-1,-1]最近的点为[-2,-1]，其索引为1。

>>> distances
array([[0.        , 1.        ],[0.        , 1.        ],[0.        , 1.41421356],[0.        , 1.        ],[0.        , 1.        ],[0.        , 1.41421356]])

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