sklearn.neighbors.NearestNeighbors源码笔记

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我是靠谱客的博主畅快冬天，最近开发中收集的这篇文章主要介绍sklearn.neighbors.NearestNeighbors源码笔记，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

参数：
n_neighbors：整数，可选（默认值为5）,用k_neighbors查找的近邻数。
radius：浮点数，可选（默认值为1.0）
algorithm：{‘auto’,’ball_tree’,’kd_tree’,’brute’},可选
算法用来计算临近的值，‘ball_tree’会用BallTree,’kd_tree’会用KDtree,’brute’会用burte-force来搜寻。
‘auto’会基于fit方法来决定大部分相似情况下合适的算法。
NoTe:如果fit用在稀疏（矩阵）的输入上，那么将会覆盖参数的设置，而使用brute force.
leaf_size：整数，可选（默认值为30）
Leaf size是针对BallTree 和 KDTree的。
它将会影响构建模型和搜寻的速度，以及存储的树的内存。可选值将决定该问题的类型。
p：整数，可选（默认值为2）。是sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distance里的闵可夫斯基度量参数，当 p=1时，
使用曼哈顿距离。当p=2时，使用的是欧氏距离。对于任意的p，使用闵可夫斯基距离。
metric：字符或者调用，默认值为‘minkowski’
metric用来计算距离。scikit-learn或者scipy.spatial.distance中的任何距离都可以被使用。
如果距离是可选函数，每一对实例都会返回相应的记录值。（无法计算矩阵间的距离。）
metric_params：字典，可选（默认值为1）
关于距离公式中其他的关键值讨论。
n_jobs：int，可选（默认值为1）
表示搜寻近邻值时并行作业的数量。如果为-1，那么并行数量则会被设定为CPU的内核数。
（只针对k_neighbors 和kneighbors_graph方法）

examples：
Examples

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
samples = [[0, 0, 2], [1, 0, 0], [0, 0, 1]]
neigh = NearestNeighbors(2, 0.4)
neigh.fit(samples)
NearestNeighbors(…)
neigh.kneighbors([[0, 0, 1.3]], 2, return_distance=False)
…
array([[2, 0]]…)
nbrs = neigh.radius_neighbors([[0, 0, 1.3]], 0.4, return_distance=False)
np.asarray(nbrs[0][0])
array(2)

方法：
fit(x,[y]) 用X作为训练集拟合模型
get_params([deep]) 得到相应估计的参数
kneighbors([X,n_neighbors,return_distance]) 找出k个临近点
kneighbors_graph([X,n_neighbors,mode]) 计算X中k个临近点（列表）对应的权重
radius_neighbors_graph([X,radius,mode]) 计算X中临近点（列表）对应的权重
radius_neighbors([X,radius,return_distance]) 找出半径内的k个临近点
set_params(**params) 设置当前估计的参数

Examples:

X = [[0], [3], [1]]
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=2)
neigh.fit(X)
NearestNeighbors(algorithm=’auto’, leaf_size=30, …)
A = neigh.kneighbors_graph(X)
A.toarray()
array([[ 1., 0., 1.],
[ 0., 1., 1.],
[ 1., 0., 1.]])

Notes:由于每个点的临近数不必相等，所以混合搜寻点的结果不能拟合一个标准化的数组。为了提高效率，在所有对象都是一维数组时，radius_neighbors返回数组对象。

Example:
在下面的例子中，我们从一个数组中构造一个NeighborsClassifier类来代表我们的数据集并且寻找谁是离[1,1,1]最近的点。

import numpy as np
samples = [[0., 0., 0.], [0., .5, 0.], [1., 1., .5]]
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
neigh = NearestNeighbors(radius=1.6)
neigh.fit(samples)
NearestNeighbors(algorithm=’auto’, leaf_size=30, …)
rng = neigh.radius_neighbors([[1., 1., 1.]])
print(np.asarray(rng[0][0])) —>半径以内的距离，1.5是第二个，0.5是第三个
[ 1.5 0.5]
print(np.asarray(rng[1][0])) —>临近点在样本中的位置，1是第二个，2是第三个
[1 2]

方法：：radius_neighbors_graph(X=None, radius=None, mode=’connectivity’)
Examples

>

X = [[0], [3], [1]]
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
neigh = NearestNeighbors(radius=1.5)
neigh.fit(X)
NearestNeighbors(algorithm=’auto’, leaf_size=30, …)
A = neigh.radius_neighbors_graph(X)
A.toarray()
array([[ 1., 0., 1.],
[ 0., 1., 0.],
[ 1., 0., 1.]])