sklearn.neighbors.kneighbors_graph的简单属性介绍
connectivity = kneighbors_graph(data, n_neighbors=7, mode='distance', metric='minkowski', p=2, include_self=True)
# kneighbors_graph([X,n_neighbors,mode]) 计算X中k个临近点(列表)对应的权重。
# metric:字符或者调用,默认值为‘minkowski’
# n_neighbors:整数,可选(默认值为5),用kneighbors_graph查找的近邻数。
# 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。
1、n_neighbors:整数,可选(默认值为5),用k_neighbors查找的近邻数。
2、radius:浮点数,可选(默认值为1.0)
3、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。
4、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.
5、leaf_size:整数,可选(默认值为30)
6、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。
7、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。
8、metric:字符或者调用,默认值为‘minkowski’
9、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。)
10、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。
11、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)
sklearn.neighbors.kneighbors_graph的简单属性介绍的更多相关文章
- sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(k近邻分类器)
KNeighborsClassifier参数说明KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', lea ...
- sklearn:最近邻搜索sklearn.neighbors
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836 ball tree k-d tree也有问题[最近邻查找算法kd-tree].矩形并不是 ...
- sklearn.neighbors.NNeighborsClassifier 详细说明
平时会用到sklearn.neighbors.NNeighborsClassifier函数来构建K最邻近分类器,所以这里对NNeighborsClassifier中的参数进行说明,文中参考的是scik ...
- sklearn学习笔记之简单线性回归
简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误 ...
- 关于 sklearn.decomposition.KernelPCA的简单介绍
from sklearn import decomposition import numpy as np A1_mean = [1, 1] A1_cov = [[2, .99], [1, 1]] A1 ...
- [机器学习] 简单的机器学习算法和sklearn实现
机器学习基础算法理解和总结 KNN算法 理解 KNN其实是最好理解的算法之一,其实就是依次和空间中的每个点进行距离比较,取距离最近的N个点,看这N个点的类别,那么要判断的点的类别就是这N个点中类别占比 ...
- sklearn简单实现机器学习算法记录
sklearn简单实现机器学习算法记录 需要引入最重要的库:Scikit-learn 一.KNN算法 from sklearn import datasets from sklearn.model_s ...
- sklearn的简单使用
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_spli ...
- knn识别简单验证码
参考 https://www.biaodianfu.com/knn-captcha-recognition.html 内容大致一样,只是根据自己的想法加入了一些改动 KNN(k近邻算法) 算法原理请看 ...
随机推荐
- Java基础总结--常用类以及包的访问权限
-----Object---所有类的根类1.怎么得到的:通过对所有对象不断的向上抽取共性,具备所有对象的共性的东西2.常用的方法* equals(Object obj):比较两个对象的引用是否指向同一 ...
- PHP的Session机制
客户端浏览器和服务器之间通信使用的http协议是一种无状态的协议,在它看来,客户端发起的每个请求都是独立.没有关联的.然而,在实际的Web应用开发中,服务器却经常需要根据用户以往的一些状态或数据对请求 ...
- 微软Tech Summit 2017,等你来打Call
2017年10月31至11月3日,由微软举办的Tech Summit 2017技术暨生态大会将在北京盛大举办,要在北京连开四天.今年的技术大会看头十足,不仅有大咖级人物带来十二大主题课程,更有三天四场 ...
- Vue源码后记-钩子函数
vue源码的马拉松跑完了,可以放松一下写点小东西,其实源码讲20节都讲不完,跳了好多地方. 本人技术有限,无法跟大神一样,模拟vue手把手搭建一个MVVM框架,然后再分析原理,只能以门外汉的姿态简单过 ...
- 中高级JavaScript易错面试题
写出下题的输出 1.函数的实参与形参length var length = 10; function fn() { console.log(this.length); } var obj = { le ...
- Chrome DevTools 开发者工具 技巧 调试
https://developers.google.com/chrome-developer-tools/docs/tips-and-tricks 1.console面板多行输入 Shift + ...
- 【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据
第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实 ...
- Java多线程由易到难
线程可以驱动任务,因此你需要一种描述任务的方式,这可以由Runnable接口来提供.要想定义任务,只需实现Runnable接口并编写run方法,使得该任务可以执行你的命令. public class ...
- 史上最全的IntelliJIdea快捷键
Ctrl+Shift+方向键Up/Down 代码向上/下移动. Ctrl+X 删除行 Ctrl+Y 也是删除行,不知道有啥区别 Ctrl+D 复制行 Ctrl+Alt+L 格式化代码 Ctrl+N 查 ...
- [转]如何查询SQL Server连接数
1.获取SQL Server允许同时用户连接的最大数 SELECT @@MAX_CONNECTIONS 2.获取当前指定数据库的连接信息 SELECT * FROM master.dbo.syspro ...