在sklearn中,我们可以使用KNeighborsClassifier或KNeighborsRegressor来返回K最近的邻居。
KNeighborsClassifier是一个基于k最近邻算法的分类器,KNeighborsRegressor则是基于k最近邻算法的回归器。这两个模型可以用于寻找数据集中与给定数据点最相似的K个邻居。
要返回K最近的邻居,首先需要导入相应的模型类:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor
接下来,我们需要创建一个模型对象,并使用fit()方法拟合训练数据:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=K) # 使用KNeighborsClassifier
# 或
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=K) # 使用KNeighborsRegressor
knn.fit(X_train, y_train) # X_train是特征向量,y_train是目标值
在上述代码中,需要将K替换为要返回的最近邻居的数量。X_train是训练数据的特征向量,y_train是对应的目标值。
完成模型拟合后,我们可以使用knn对象的kneighbors()方法来获取K最近邻居的信息:
distances, indices = knn.kneighbors(X_test)
其中,X_test是测试数据的特征向量。kneighbors()方法返回一个二维数组,distances表示与测试数据的距离,indices表示相应的训练数据索引。
通过上述方法,我们可以在sklearn中返回K最近的邻居。请注意,这里的K是一个自定义参数,可以根据具体情况进行调整。
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