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来源:互联网 发布:甲骨文数据库培训 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 09:55
#最近邻import numpy as np from numpy import linalg as la from sklearn.neighbors import NearestNeighbors M=np.array(["你吃饭了吗","今天的花儿很好看","简直不能更完美","你喜欢吃辣椒吗","天气很完美","这个花儿长的像辣椒"])X = np.array([[-1,-1], [-2,-1], [-3,-2], [1,1], [2,1], [3,2] ]) nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm="ball_tree").fit(X) #返回距离每个点k个最近的点和距离指数,indices可以理解为表示点的下标,distances为距离 distances, indices = nbrs.kneighbors(X) print(indices[4])for i in indices[4]: print(M[i])
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