neighbors([X, n_neighbors, return_distance])查找一个或几个点的K个邻居。kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode])计算在X数组中每个点的k邻居的(权重)图。predict(X)给提供的数据预测对应的标签。predict_proba(X)返回测试数据X的概率估值。score(X, y[, sample_weight])返回给定测试数据和标签的平均...
kneighbors([X, n_neighbors, return_distanced]):返回一个点的k近邻 kneighbors_graph([X, neighbors, mode]): predict(X):预测类别未知数据X的类别 predict_proba(X):返回数据X预测的各类别的概率 score(X,y[,sample_weight]):对于测试数据,返回预测的得分结果 set_params( **params):设置分类器的参数 ...
3) Jaccard相似系数:主要用于计算符号度量或者布尔度量的个体的相似度,因为符号度量或者布尔度量只能看出向量各维度值是否相同,所以Jaccard相似系数只关心个体间的各维度值是否一致这个问题。 4) 调整的余弦相似度:把X和Y各属性值都减去X和Y所有属性值相加后的均值后,再用余弦函数计算相似度 (3) 欧氏距离和余弦相似...
neighbors([X, n_neighbors, return_distance]):查找一个或几个点的K个邻居。 kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]):计算在X数组中每个点的k邻居的(权重)图。 predict(X):给提供的数据预测对应的标签。 predict_proba(X):返回测试数据X的概率估值。 score(X, y[, sample_weight]):返回给定测试数据...
radius_neighbors_graph返回用限定半径最近邻法时和每个样本在限定半径内的训练集样本的位置。NearestNeighbors是个大杂 20、烩,它即可以返回用KNN时和每个样本最近的K个训练集样本的位置,也可以返回用限定半径最近邻法时和每个样本最近的训练集样本的位置,常常用在聚类模型中。4.2K近邻法和限定半径最近邻法类库参数...
methods kneighbors_graph(X=None, n_neighbors=None, mode=’connectivity’)- 计算X中点的k-邻居的(加权)图 methods predict_proba(X)- 测试数据X的返回概率估计。 methods score(X, y, sample_weight=None)- 返回给定测试数据和标签的平均精度。
kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]): 计算X中点的（加权）k个最近邻的图。predict(X): 对...
kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) 计算在X数组中每个点的k邻居的(权重)图。 predict(X) 给提供的数据预测对应的标签。 predict_proba(X) 返回测试数据X的概率估值。 score(X, y[, sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均准确值。
creatGraph() 2.knn算法 因为用到了np.tile函数,所以说明一下: >>>importnumpyasnp>>>inX=[0,0]>>>np.tile(inX,(4,1))#显然,原来的列都没变,赋值到了四行array([[0,0], [0,0], [0,0], [0,0]])>>>np.tile(inX,(4,2))#列方向复制了两次,行方向复制了4次array([[0,0,0,0], ...
kneighbors_graph(self [,X,n_neighbors,mode])计算X中点的k-邻居的(加权)图 predict(self, X)预测所提供数据的类标签 predict_proba(self, X)测试数据X的返回概率估计。 score(self,X,y [,sample_weight])返回给定测试数据和标签的平均精度。