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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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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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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
、、
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
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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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我在看sklearn.neighbors.NearestNeighbors和相应的BallTree类。我的问题是，是否有任何方法继续培训/添加新的数据到树？还是总是要彻底改装？
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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有没有办法告诉Python中的Knn函数，在我预测可能的结果之前，他应该多久训练一次模型？根据我的理解，如果一个模型被训练了不止一次，它就会更健壮。还是我搞错了？从我的代码来看，这个模型很可能是一次训练：neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6提问于2022-09-11得票数 0
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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
我不确定为什么弯曲法是确定DBSCAN算法的epsilon值的近似正确方法。例如，在下面的示例中：我考虑了距离第五个最近邻居的距离，并且这些点是从第五个邻居距离最小的一个到距离第五个邻居最远的一个。
我考虑了欧几里德距离的情节。例如，我知道点0-20是最接近它们的第5个最近邻居的点，那么肘部的点是离它们的第5个最近邻居中等距离的点，所以它们的密度是中等的。然后我们到达密度非常低的点，远离他们最近的第五个<
浏览 7提问于2021-11-17得票数 1
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knn算法误差百分比
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我已经为我的数据集开发了knn算法。我的数据集包含5000 *17个值。在这个数据集中，我将我的数据划分为4000个用于验证，1000个用于训练。我的问题是，在训练data.Does的时候，我的错误百分比是0.0158，这意味着我的算法对knn是好的，还是ı犯了一个错误？你觉得我的算法怎么样？
浏览 1提问于2016-11-20得票数 0
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用滑雪板计算最近邻图？
、、、
这个问题是关于从一个质心数未知的数据集创建一个K-最近邻图KNNG (这与K-均值聚类不同)。选择每个样本要使用的邻居数的基本方法是什么？当你有大量的观测数据时，有哪些算法能很好的扩展？这个算法有名字吗？
浏览 1提问于2020-01-19得票数 1
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这些邻居都有分配给它们的类别，并且对查询也有相似的评分，如下所示：=====Germany has many big cities | Countries | 0.7304545任何想
浏览 0提问于2022-07-01得票数 1
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