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I have dataset consisting of 30 samples and 5 features.
I want kdtree search across all 30 samples and 5 features .
What should be the value for "k" parameter ?
我有一个由30个样本和5个特征组成的数据集。我希望kdtree搜索所有30个样本和5个功能。“k”参数的值应该是多少？
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退出from sklearn.neighbors import KDTree
# Assuming your data is in a variable called 'data'
tree = KDTree(data)
# Query point
query_point = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
# Find the 5 nearest neighbors
distances, indices = tree.query([query_point], k=5)
# 'indices' will contain the indices of the 5 nearest neighbors
# 'distances' will contain the distances to these neighbors
The chatgpt says that it should be 5.
But I do not think so.
Do someone know about it?
喋喋不休的人说应该是5。但我不这么认为。有人知道这件事吗？
The choice of k (in query) is up to you and your problem, there isn't really a "should be".
K(在查询中)的选择取决于您和您的问题，没有真正的“应该是”。
@BenReiniger my question was: what k should be for "search across all 30 samples". I guess the answer is 30 then ?
@BenReiniger我的问题是：“在所有30个样本中搜索”的k应该是多少。我想答案是30岁吧？
No, "search across all 30 samples" doesn't imply anything about k. k is the number of results, the number of nearest neighbors, returned. Maybe if would help to tell us what you're trying to do.
不，“在所有30个样本中搜索”并不意味着任何关于k的内容。k是返回的结果数，即最近的邻居数。也许如果能告诉我们你想做什么。
If you meant you want the distance to all 30 points, then k=30 is what you want, but then there's no reason to use KDTree...
如果你的意思是你想要所有30个点的距离，那么k=30就是你想要的，但是没有理由使用KDTree...
The value for the "k" parameter in a KDTree search determines how many nearest neighbors you want to find for a given query point. In your code example, you are looking for the 5 nearest neighbors to the query_point.
KDTree搜索中“k”参数的值确定要为给定查询点查找多少最近邻居。在您的代码示例中，您将查找距离Query_point最近的5个邻居。
So, if you want to find the 5 nearest neighbors, setting k=5 is the correct choice in this case. The code you provided will return the indices of the 5 nearest neighbors and their corresponding distances from the query_point.
因此，如果您想要查找5个最近的邻居，在这种情况下设置k=5是正确的选择。您提供的代码将返回5个最近邻居的索引以及它们到Query_point的相应距离。
I want kdtree search across all 30 samples and 5 features . What should be the value for "k" parameter ?
我希望kdtree搜索所有30个样本和5个功能。“k”参数的值应该是多少？
@mark "I want kdtree search across all 30 samples and 5 features" doesn't inform the choice of k (in query) at all. How many neighbors (from among the 30) do you want returned?
@mark“我想要对所有30个样本和5个特性进行kdtree搜索”根本不会通知k(在查询中)的选择。你想(从30个邻居中)选出几个？
The sklearn documentation clearly says that k is "The number of nearest neighbors to return". This answer is correct. Set k=5.
Sknowledge文档中明确表示，k是“要返回的最近邻居的数量”。这个答案是正确的。设置k=5。
@BenReiniger So, k deals across samples only and it does not matter with #features ?
@BenReiniger所以，k只处理样本，而与#功能无关？
@JesseSealand My question was to search across all 30 samples. So, I think k should be 30 not 5. Is not it ?
@JesseSealand我的问题是搜索所有30个样本。所以，我认为k应该是30而不是5，不是吗？
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