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在一组D维向量中，最近邻居算法可以有效地获取整个集合中每个向量的n个最近邻居。
然而，在这样的集合中，如果有多个相同的向量，最近邻居算法将首先返回相同的向量作为最近的向量。但是，有没有一种算法就像最近邻搜索一样，不考虑相同的向量？
浏览 3提问于2012-12-19得票数 0
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是否存在支持删除和添加操作以及精确的最近邻查询的最近邻数据结构？在理想情况下寻找Python实现。
选择一个点并删除这对点，并添加一个合并点。
浏览 2提问于2017-04-30得票数 0
对于查找最近的邻居，是其中一种算法。它怎麽工作?
假设我有一组二维点(x和y坐标)，并且给我一个点(a，b)。该算法如何找到最近的邻居？
浏览 4提问于2009-11-11得票数 5
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Python中的假最近邻
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下面的链接显示了这个包如何对数据执行嵌入：
但是，当我们处理多变量时间序列数据时，就像我上面的数据一样，我们应该使用伪最近邻算法来寻找time_delay和维数的最优值。但是我还没有在python中找到任何函数来在我的dataframe上运行假的最近的邻居。我刚刚找到了一个名为TISEAN的包，它可以对时间序列数据执行虚假的最近邻。TISEAN包中的伪最近
浏览 8提问于2021-12-23得票数 2
当我在sklearn中使用knn算法时，我可以得到我指定的半径内的最近邻居，即它返回该半径内最近邻居的圆形。有没有一个实现可以指定两个半径值来返回最近邻居的椭圆形状？
浏览 3提问于2016-06-29得票数 4
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我最近一直在寻找ICP算法在python中的一个实现，但没有结果。
根据最近的邻居准则关联点(对于一个点云中的每个点，在第二个点云中找到最近的点)。嗯，我知道ICP是一个非常有用的算法，它在很多应用中都有应用。但是，我在Python中找不到任何内置的解决方案。我在这里漏掉了什么吗？
浏览 5提问于2013-11-21得票数 23
，nN=(xN，yN))，什么是快速(O(n)或更好的)算法，它将找到任意点的最接近的邻域(例如，n1最近的邻居是n3，n2最近的邻居是n4)。我想把它存储在字典中，其中键是点，值是相邻的。在这方面似乎有很多类似的问题，但我找不到Python中的任何代码，也找不到其他语言中的答案。
浏览 3提问于2020-10-09得票数 0
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我知道如何构建kd树.But我面临的问题是如何使用KD树找到最近的邻居。我在谷歌上搜索过，但找不到查找最近邻居的代码，尽管给出了算法。但由于语言的原因，我在将算法转换为代码时遇到了困难。
浏览 1提问于2016-12-29得票数 0
我知道我可以使用像kd树这样的数据结构来查找平面上每个点的k个最近点(使用欧几里德距离)。但是我已经在我的程序中构造了一个Delaunay三合图，所以我想通过Delaunay三角剖分来更有效地找到k个最近的邻居。我使用Matlab，delaunayTriangulation类只允许查询到给定点的第一个最近的邻居。如何利用Delaunay三角剖分在MATLAB中找到k个最近的邻居？否则，如果我必须从Delaunay三角剖分中实现k个最近邻搜索算法
浏览 0提问于2020-12-02得票数 2
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K近邻算法
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使用KNN算法，比如k=5。现在我尝试通过获取一个未知对象的5个最近邻居来对其进行分类。如果在确定了4个最近的邻居之后，接下来的2个(或更多)最近的对象具有相同的距离，该怎么办？这2个或更多的对象中的哪一个应该被选为第五个最近邻居？
浏览 0提问于2011-02-04得票数 25
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对于“查找k近邻”算法，我有一个小小的变体，它涉及到拒绝那些不满足特定条件的算法，并且我想不出如何有效地做到这一点。
我要找的是在当前视线范围内的k个最近的邻居。我能想到的最好的算法是查询n个最近的邻居，如果没有k在视线范围内，那么再次查询2n个最近的邻居并重复。不幸的是，这将意味着在最坏的情况下重复计算n个最近的邻居。性能越差，我重复这个查询的次数就越多。
浏览 3提问于2013-08-09得票数 4
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我有两个数据集A和B。我想做的是，对于A中的每一个观察，我想从B中找到5个与A最接近和匹配的观测数据。谢谢你的帮助!
浏览 0提问于2018-01-08得票数 1
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稀疏矩阵的高效最近邻搜索
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我希望为每个文档找到前n个最近的邻居匹配。我希望Python scikit-learn库中的NearestNeighbor例程(准确地说是sklearn.neighbors.NearestNeighbor)可以解决我的问题，但是使用空间分区数据结构(如KD trees或Ball trees )的高效算法不能处理稀疏矩阵。只有蛮力算法才能处理稀疏矩阵(这在我的情况下是不可行的，因为我正在处理大型语料库)。
稀疏矩阵的最近邻搜索(用Python或任何其他语言)有没有有效的实
浏览 1提问于2013-08-11得票数 9
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我已经写了一个程序来计算冲浪特征，然后使用FLANN(最近邻居的快速库)来匹配和显示最近的邻居。现在，FLANN的使用可以被认为是使用机器学习，因为据我所知，它是k最近邻搜索的近似版本，被认为是机器学习算法(监督学习)。
浏览 1提问于2011-04-29得票数 1
我正在尝试用python实现k-最近邻算法。最后，我得到了以下代码。但是，我很难找到最近的邻居的索引。下面的函数将返回距离矩阵。但是，我需要在features_train (算法的输入矩阵)中获取这些邻居的索引。features_test[2])[ 0.0028605 0.00322584 0.00350216 0.00359315 0.00391858]
有人能帮我识别features_train中这些最近的项目吗
浏览 0提问于2016-10-18得票数 0
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最近，我一直在摆弄图像上的算法，部分是为了好玩，部分是为了保持我的编程技能敏锐。我刚刚实现了一个“最近邻居”算法，它在图像中随机选取n个像素，然后将图像中每个其他像素的颜色转换为n个所选像素中最近邻居的颜色。我想知道有没有人在图像上有其他好的/有趣的算法，可能会很有趣的实现？
汤姆
浏览 1提问于2009-12-28得票数 10
从基本理论上看，knn是一种有监督的算法，而k-均值是一种无监督的算法。这是knn算法吗？如果不是，那又是什么呢？
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我必须在Python中应用最近的邻居，我正在查找scikit-learn和scipy库，它们都需要数据作为输入，然后计算距离并应用算法。
浏览 2提问于2014-02-10得票数 7
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