kneighbors_graph(X) >>> A.toarray() array([[1., 0., 1.], [0., 1., 1.], [1., 0., 1.]]) 相关用法 Python sklearn NearestNeighbors.kneighbors用法及代码示例 Python sklearn NearestNeighbors.radius_neighbors用法及代码示例 Python sklearn NearestNeighbors.radius_neighbors_graph用法及...
用法: sklearn.neighbors.kneighbors_graph(X, n_neighbors, *, mode='connectivity', metric='minkowski', p=2, metric_params=None, include_self=False, n_jobs=None) 为X 中的点计算k-Neighbors 的(加权)图 在用户指南中阅读更多信息。 参数: X:形状类似数组 (n_samples, n_features) 或 BallTree ...
kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]): 计算X中点的(加权)k个最近邻的图。 predict(X): 对提供的数据进行预测类标签。 predict_proba(X): 返回测试数据X的概率估计。 score(X, y[, sample_weight]): 返回给定测试数据和标签的平均准确率。 set_params(**params): 设置此估计器的参数。 set_score...
from sklearn import neighbors iris = load_iris() trainX = iris.data trainY = iris.target clf=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=6, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1) ''' @param n_neighbors: 指定kNN的k值...
kneighbors(self[, X, n_neighbors, …]): 找到点的K邻域。kneighbors_graph(self[, X, n_neighbors, mode]): 计算X中点的k-邻域(加权)图predict(self, X): 预测提供的数据的类标签predict_proba(self, X): 返回测试数据X的概率估计。score(self, X, y[, sample_weight]): 返回给定测试数据和标签...
clf=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=6, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1)'''@param n_neighbors: 指定kNN的k值 @param weights: 'uniform': 本节点的所有邻居节点的投票权重都相等 ...
kneighbors([X ,n_neighbors ,return_distance]):返回待预测样本点的K个最近邻点,当return_distance=True时,返回这些最近邻点对应的距离 kneighbors_graph([X ,n_neighbors ,model]):返回样本的连接图 KNN案例之鸢尾花: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) Computes the (weighted) graph of k-Neighbors for points in X 数量检索图,n_neighbors代表所需近邻数, 不设置的话则返回初始化设置的数量,mode=’connectivity’默认 partial_fit(X[, y]) 加入数据到树里面,最好是批量导入。
connectivity = kneighbors_graph(X, 10, include_self=False) perform_clustering(X, connectivity, 'K-Neighbors connectivity') plt.show() 结果输出out 从图 中可以看出,使用连接特征可以让我们把连接在一起的数据合成一组,而不是按照它们在螺旋线上的位置进行聚类。
import plotly.graph_objs as go import plotly.figure_factory as ff # 前处理 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 建模 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import...