sklearn—无监督最近邻

 

无监督最近邻

NearestNeighbors （最近邻）实现了 unsupervised nearest neighbors learning（无监督的最近邻学习）。 它为三种不同的最近邻算法提供统一的接口：BallTree, KDTree, 还有基于 sklearn.metrics.pairwise 的 brute-force 算法。算法的选择可通过关键字 'algorithm' 来控制， 并必须是 ['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] 其中的一个。当默认值设置为 'auto' 时，算法会尝试从训练数据中确定最佳方法。有关上述每个选项的优缺点，参见 `Nearest Neighbor Algorithms`_ 。

找到最近邻

为了完成找到两组数据集中最近邻点的简单任务, 可以使用 sklearn.neighbors 中的无监督算法:

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
# k个最近的点中包含自己
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(X)
#n_neighbors 指定包括本样本在内距离本样本最近的 n 个点
#algorithm   指定最临近算法
distances,indices = nbrs.kneighbors(X)
#distances len(X)*n_neighbors的向量，每一行表示距离本样本距离由小到大的样本的index
#distances len(X)*n_neighbors的向量，每一行表示最邻近的n_neighbors个样本距离本样本点的距离
# k个最近点的下标，按升序排列
print(indices)
print(distances)
plt.figure()
plt.scatter(X[:,0],X[:,1])
plt.xlim(X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1)
plt.ylim(X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1)
plt.title("Unsupervised nearest neighbors")
plt.show()

当然KDtree和ball_tree在sklearn中还有单独的实现方式具体操作请看链接

http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/neighbors.html#unsupervised-neighbors1.6.1.2

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
KNeighborsClassifier(...)
print(neigh.predict([[1.1]]))

print(neigh.predict_proba([[4]]))