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我正在使用 sklean.neighbors
库中的 NearestNeighbors()
来传递 117*12
矩阵。我正在查看索引二维数组。第一个元素 indices[i][0]
应该是节点本身。然而,在某些元素处,该序列被其邻居替换。我想知道如何才能防止这种情况发生。
这是返回的索引的示例。
[ 63 113 59 52 15]
[ 64 35 14 12 66]
[100 76 65 49 32]
[ 66 12 14 35 64]
[ 67 8 112 11 47]
[ 68 92 104 80 66]
[ 69 63 52 59 113]
[ 70 60 107 7 27]
[ 71 33 93 78 97]
[ 72 45 116 30 99]
[ 73 97 7 62 94]
[ 74 46 90 79 115]
[ 75 108 82 10 26]
[100 76 65 49 32]
[ 77 6 27 50 7]
[ 78 93 97 62 73]
最佳答案
当给定索引处的样本完全相等时,就会发生这种情况。所以在你的情况下:
X[65] = X[76] = X[100]
假设 X 是数据。
在这种情况下,顺序将在内部决定。正如您所看到的,该顺序将保持不变:
...
[100 76 65 49 32]
...
...
[100 76 65 49 32]
...
关于python - NearestNeighbors() 返回序列错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56028493/
我正在使用 sklean.neighbors 库中的 NearestNeighbors() 来传递 117*12 矩阵。我正在查看索引二维数组。第一个元素 indices[i][0] 应该是节点本身。
我正在比较两个不同大小的点云。我不想切断较大的点云 pc1 中的最后一点。对于 pc1 中的点,我想在 pc2 中找到最近的邻居。在 pc1 和 pc2 中使用该点后,它应该不再次用于任何其他比较。计
这是代码。 from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2,
我在我的语料库中使用 python 和 gensim 计算了一个 word2vec 模型。 然后我计算了每个句子的平均 word2vec 向量(平均句子中所有单词的所有向量)并将其存储在 pandas
尝试开始使用 Python 的 SciKitLearn 库,但对 NearestNeighbors 分类器和 KNeighbors 分类器之间的区别感到困惑。看起来论点相似但又不完全相同......
我正在使用 scikit-learn NearestNeighbors 寻找最近的邻居,在 people wiki 数据上使用 tfidf。 在我的 .kneighbors() 方法调用中 res =
我是一名优秀的程序员,十分优秀!