我正在使用sklearn中的knn算法在数据集上进行训练。我想知道，如果我的数据集包含数百万行，我们可以在这里进行批处理吗？from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=6, algorithm='ball_tree
浏览 37提问于2020-08-10得票数 1
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我需要保存SKlearn NearestNeighbors模型的拟合结果：knn.fit(my_data)
如何使用Python保存到磁盘中的knn
浏览 0提问于2019-05-27得票数 5
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我用StandartScaler腌制了KNN模型。sc.fit_transform(X_train)当im试图加载模型并通过StandartScaler().transform()传递新值时，会给出一个错误：dic = {'a':1, 'b':32323, 'c':12}
load = pickle.l
浏览 10提问于2022-04-22得票数 1
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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。然而，在Sklearn有一个无监督学习(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)的KNN的实现。在SkLearn，这
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我试过了 algorithm='auto') knn.fit(row.reshape(1, -1))AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshapedef get_k_neighbours(
浏览 1提问于2021-07-08得票数 0
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我可以使用默认分类器(L2 -欧几里得距离)运行KNN分类器：def L1(trainx, trainy, testx):
from sklearn.neighbors import NearestNeighborsfrom sklearn.neighbors import D
浏览 2提问于2021-04-22得票数 0
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我有一个点云，我想用一个图形神经网络。点云中的每个点都以其位置坐标和颜色来描述。因此，一个节点是(X, Y, Z, C)。怎样才是一种干净有效的方法呢？(我有很多数据，所以我想分批整理好)
浏览 10提问于2020-11-12得票数 1
我只是想知道NearestNeighbors和sklearn.neighbors的KNN分类器有什么区别？
浏览 7提问于2020-07-28得票数 1
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基于HDF5的knn搜索
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我试图对内存有限的大数据进行knn搜索。我尝试过蛮力线性搜索(使用pytable)和kd-树搜索(使用sklearn)。这是很有价值的，但是kd-tree方法需要更多的时间(如果我们增加批处理大小，kd-tree会更好吗？)import numpy as npimport tables
from sklearn.neighbors import NearestNeighborsh5f = t
浏览 1提问于2013-10-25得票数 0
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from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
knn.fit(df['New'].to_numpy())
vector = df.loc[id]
return knn.kneighbors([vector], 10, ret
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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我有一个自定义的距离度量，我需要用于KNN，K Nearest Neighbors。import sklearn import=NearestNeighbors(n_neighbors=1,
浏览 4提问于2015-12-22得票数 18
目前，我正在做一个项目，它可能需要使用kNN算法来查找给定点的前k个最近邻居，比如P.。我使用python，sklearn包来完成这项工作，但我们的预定义指标不是这些默认指标之一。因此，我必须使用sklearn文档中的用户定义指标，它可以是find 和。似乎最新版本的sklearn kNN支持用户定义的指标，但我找不到如何使用它：from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
浏览 1提问于2014-01-11得票数 30
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#nbrs = NearestNeighbors#,Y)
total = t1-t0
浏览 1提问于2016-06-28得票数 1
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我试图查看从opencv函数knn返回的响应。我尝试过使用cout函数，就像大多数示例显示的那样，但这在Android中不起作用。响应应该是3个值，1,2,3，当我执行response.cols时，答案是3，所以我知道数据在那里，但是我无法找到正确的格式来打印或检查数据，以确定是否返回了正确的响应。从knn->findNearest返回的值"response“是格式OutputArray。我尝试过以下方法，但它们输出了奇怪的数据：Mat response;knn-&
浏览 3提问于2017-12-28得票数 1
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这是我代码的一个非常简化的版本：knn = NearestNeighbors(n_neighbors=1):knn.fit(new_values)print(knn.k
浏览 2提问于2022-06-24得票数 0
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对于赋值，我必须根据不同的方法删除csv的异常值 在将csv打开到panda数据帧后，我尝试使用csv的变量'height‘，但它一直给我错误或根本没有触及异常值，所有这些都是为了尝试使用python中的KNNimport numpy as npfrom scipy.stats import chi2from sklearn.neighborsimport NearestNeighbors
from sklearn<
浏览 42提问于2021-06-22得票数 0
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为更大的数据集查找KNN
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= NearestNeighbors(n_neighbors=10, algorithm = 'kd_tree')超过600000的模型是不拟合的，没有错误，但是拟合600000需要超过600000秒的2秒时间，而我正在拟合的数据是缩放数据
我试着分割数据框架并进行拟合splited_B=np
浏览 5提问于2021-02-24得票数 0
df_collect['features'].apply(lambda x: np.array(x))/tmp/ipykernel_6511/1498389666.py in <module>
----> 1 knnobj = NearestNeighbors_f
浏览 14提问于2022-07-08得票数 2
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