我有一个np数组，X的大小为1000 x 1000，其中每个元素都是实数。我想查找np数组每行中每个点的5个最近点。这里距离度量可以是abs（x-y）。我试图做 for i in range(X.shape[0]):
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=5)
knn.fit(X[i])
for j in range(X.shape[1
我试图实现我自己的kNN分类器。我已经成功地实现了某些东西，但它是慢得令人难以置信...... def euclidean_distance(X_train, X_test):
"""
Create list of all euclidean distances between the given
feature vector and all other featur
作为一项任务，我必须创建自己的kNN分类器，而不使用for循环。我设法使用scipy.spatial.KDTree找到测试集中每个向量的最近邻居，然后使用scipy.stats.mode返回预测类的列表。然而，当这个集合的大小非常大时，这需要很长的时间。例如，我创建了下面的示例this page import numpy as np
from sklearn.model_selection im
其实我试图从系统1发送训练数据到系统2，以便我可以在系统2中进行KNN分类。但是我发现难以发送训练数据非常大。有没有办法通过套接字将庞大的数据从一个系统发送到另一个系统。 系统1个 import sys
import time
import pickle
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.neighbors impor
以下是错误： Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: breeze.linalg.Vector$.scalarOf()Lbreeze/linalg/support/ScalarOf;
at org.apache.spark.ml.knn.Leaf$$anonfun$4.apply(MetricTree.scala:95)