我试图从一组样本向量中搜索一个向量，每个向量都有一个标签。我需要找到最好的n匹配。我正在使用kNeighborsClassifier这个。
nbrs = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree', metric='euclidean').fit(train_data_array, train_label)
yp = nbrs.predict(xt)
但问题是它只返回前 1 个结果。我认为根据欧几里得距离我可以获得最佳n匹配，但我不确定如何提取该信息。
您可以使用kneighbors()KNeighborsClassifier 中的一个方法。
它将返回训练数据的索引（您在 中使用fit()），以及最接近您在其中提供的点的距离。
例子：
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, y)
# here I am taking a single point only
distances, indices = clf.kneighbors(X[[0]], n_neighbors=2)
print(distances, indices)
#Output: array([[0., 0.]]), array([[17, 0]])
这里第一个输出是距离，第二个是X距离最近的索引X[[0]]
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