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)

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