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目前我正在做一个可能需要使用kNN算法来找到给定点的前k个最近邻居的项目,比如P. im使用python,sklearn包来完成这项工作,但是我们的预定义度量不是那些默认值指标.所以我必须使用用户定义的度量标准,来自sklearn的文档,可以在这里和这里找到.

似乎最新版本的sklearn kNN支持用户定义的度量标准,但我无法找到如何使用它:

import sklearn
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
from sklearn.neighbors import DistanceMetric
from sklearn.neighbors.ball_tree import BallTree
BallTree.valid_metrics

我已经定义了一个名为mydist = max(xy)的度量,然后使用DistanceMetric.get_metric使其成为DistanceMetric对象:

dt=DistanceMetric.get_metric('pyfunc',func=mydist)

从文档中,该行应该如下所示

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=4, algorithm='auto',metric='pyfunc').fit(A)
distances, indices = nbrs.kneighbors(A)

但我dt在哪里可以放入？谢谢

我有 6 个时间序列值，如下所示。

import numpy as np
series = np.array([
     [0., 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0],
     [0., 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [1., 2, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
     [0., 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0],
     [0., 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [1., 2, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]])

假设，我想获取动态时间扭曲的距离矩阵来执行聚类。我dtaidistance为此使用了库，如下所示。

from dtaidistance import dtw
ds = dtw.distance_matrix_fast(series)

我得到的输出如下。

array([[       inf, 1.41421356, 2.23606798, 0. …