KDTree#

class sklearn.neighbors.KDTree#

用于快速广义 N 点问题的 KDTree

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参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: n_samples 是数据集中的点数，n_features 是参数空间的维度。注意：如果 X 是 C 连续的双精度数组，则数据不会被复制。否则，会进行内部复制。
leaf_size正整数，默认值=40: 切换到暴力搜索的点数。更改 leaf_size 不会影响查询结果，但会显著影响查询速度和存储构建树所需的内存。存储树所需的内存量大致与 n_samples / leaf_size 成比例。对于指定的 leaf_size，保证叶节点满足 leaf_size <= n_points <= 2 * leaf_size，除非 n_samples < leaf_size。
metric字符串或 DistanceMetric64 对象，默认值='minkowski': 用于距离计算的度量。默认是“minkowski”，当 p = 2 时，结果是标准的欧几里得距离。KDTree 的有效度量列表由属性 valid_metrics 给出。有关任何距离度量的信息，请参见 scipy.spatial.distance 和 distance_metrics 中列出的度量。
其他关键字参数将传递给距离度量类。
注意：KDTree 和 Ball Tree 不支持在 metric 参数中使用可调用函数。
函数调用开销会导致性能非常差。

属性:

data内存视图: 训练数据
valid_metrics: 字符串列表: 有效距离度量的列表。

示例

查询 k 个最近邻

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.neighbors import KDTree
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3))  # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = KDTree(X, leaf_size=2)
>>> dist, ind = tree.query(X[:1], k=3)
>>> print(ind)  # indices of 3 closest neighbors
[0 3 1]
>>> print(dist)  # distances to 3 closest neighbors
[ 0.          0.19662693  0.29473397]

序列化和反序列化一棵树。请注意，树的状态保存在序列化操作中：反序列化时无需重建树。

>>> import numpy as np
>>> import pickle
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3))  # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = KDTree(X, leaf_size=2)
>>> s = pickle.dumps(tree)
>>> tree_copy = pickle.loads(s)
>>> dist, ind = tree_copy.query(X[:1], k=3)
>>> print(ind)  # indices of 3 closest neighbors
[0 3 1]
>>> print(dist)  # distances to 3 closest neighbors
[ 0.          0.19662693  0.29473397]

查询给定半径内的邻居

>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3))  # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = KDTree(X, leaf_size=2)
>>> print(tree.query_radius(X[:1], r=0.3, count_only=True))
3
>>> ind = tree.query_radius(X[:1], r=0.3)
>>> print(ind)  # indices of neighbors within distance 0.3
[3 0 1]

计算高斯核密度估计

>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(42)
>>> X = rng.random_sample((100, 3))
>>> tree = KDTree(X)
>>> tree.kernel_density(X[:3], h=0.1, kernel='gaussian')
array([ 6.94114649,  7.83281226,  7.2071716 ])

计算双点自相关函数

>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((30, 3))
>>> r = np.linspace(0, 1, 5)
>>> tree = KDTree(X)
>>> tree.two_point_correlation(X, r)
array([ 30,  62, 278, 580, 820])

get_arrays()#

获取数据和节点数组。

返回:

arrays: 数组元组: 用于存储树数据、索引、节点数据和节点边界的数组。

get_n_calls()#

获取调用次数。

返回:

n_calls: int: 距离计算调用的次数

get_tree_stats()#

获取树状态。

返回:

tree_stats: int 元组: (修剪次数、叶子节点数、分裂次数)

kernel_density(X, h, kernel='gaussian', atol=0, rtol=1E-8, breadth_first=True, return_log=False)#

使用创建树时指定的距离度量，计算具有给定核的点 X 上的核密度估计。

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 要查询的点数组。最后一个维度应与训练数据的维度匹配。
hfloat: 核的带宽
kernel字符串，默认值="gaussian": 指定要使用的核。选项包括 - 'gaussian' - 'tophat' - 'epanechnikov' - 'exponential' - 'linear' - 'cosine' 默认值为 kernel = 'gaussian'
atolfloat，默认值=0: 指定结果所需的绝对容差。如果真实结果为 K_true，则返回的结果 K_ret 满足 abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret。默认值为零（即机器精度）。
rtolfloat，默认值=1e-8: 指定结果所需的相对容差。如果真实结果为 K_true，则返回的结果 K_ret 满足 abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret。默认值为 1e-8（即机器精度）。
breadth_firstbool，默认值=False: 如果为 True，则使用广度优先搜索。如果为 False（默认值），则使用深度优先搜索。对于紧凑的核和/或高容差，广度优先通常更快。
return_logbool，默认值=False: 返回结果的对数。对于窄核，这可能比返回结果本身更准确。

返回:

densityX.shape[:-1] 形状的 ndarray: (对数)密度评估数组

query(X, k=1, return_distance=True, dualtree=False, breadth_first=False)#

查询树以获取 k 个最近邻

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 要查询的点数组
kint，默认值=1: 要返回的最近邻的数量
return_distance布尔值，默认=True: 如果为 True，则返回距离和索引的元组 (d, i)；如果为 False，则返回索引 i
dualtreebool，默认值=False: 如果为 True，则使用双树形式主义进行查询：为查询点构建一棵树，并使用一对树来有效地搜索此空间。当点数增多时，这可以带来更好的性能。
breadth_firstbool，默认值=False: 如果为 True，则以广度优先方式查询节点。否则，以深度优先方式查询节点。
sort_resultsbool，默认值=True: 如果为 True，则返回时对每个点的距离和索引进行排序，因此第一列包含最近的点。否则，邻居以任意顺序返回。

返回:

i如果 return_distance == False
(d,i)如果 return_distance == True
dX.shape[:-1] + (k,) 形状的 ndarray，dtype=double: 每个条目给出对应点邻居的距离列表。
iX.shape[:-1] + (k,) 形状的 ndarray，dtype=int: 每个条目给出对应点邻居的索引列表。

query_radius(X, r, return_distance=False, count_only=False, sort_results=False)#

查询树以获取半径 r 内的邻居

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 要查询的点数组
r返回邻居的距离: r 可以是单个值，也可以是 x.shape[:-1] 形状的值数组（如果每个点需要不同的半径）。
return_distancebool, default=False: 如果为 True，则返回到每个点邻居的距离；如果为 False，则只返回邻居。请注意，与 query() 方法不同，在此设置 return_distance=True 会增加计算时间。为了 return_distance=False，并非所有距离都需要显式计算。结果默认不排序：请参见 sort_results 关键字。
count_onlybool，默认值=False: 如果为 True，则只返回距离 r 内的点的数量；如果为 False，则返回距离 r 内所有点的索引。如果 return_distance==True，设置 count_only=True 将导致错误。
sort_resultsbool, default=False: 如果为 True，则在返回之前对距离和索引进行排序。如果为 False，则不排序结果。如果 return_distance == False，设置 sort_results = True 将导致错误。

返回:

count如果 count_only == True
ind如果 count_only == False 且 return_distance == False
(ind, dist)如果 count_only == False 且 return_distance == True
countX.shape[:-1] 形状的 ndarray，dtype=int: 每个条目给出对应点在距离 r 内的邻居数量。
indX.shape[:-1] 形状的 ndarray，dtype=object: 每个元素是一个 numpy 整数数组，列出了对应点邻居的索引。请注意，与 k-neighbors 查询的结果不同，返回的邻居默认不按距离排序。
distX.shape[:-1] 形状的 ndarray，dtype=object: 每个元素是一个 numpy 双精度数组，列出了与 i 中的索引对应的距离。

reset_n_calls()#: 将调用次数重置为 0。

two_point_correlation(X, r, dualtree=False)#

计算双点相关函数

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 要查询的点数组。最后一个维度应与训练数据的维度匹配。
r类数组: 距离的一维数组
dualtreebool，默认值=False: 如果为 True，则使用双树算法。否则，使用单树算法。对于大的 N，双树算法可以有更好的扩展性。

返回:

countsndarray: counts[i] 包含距离小于或等于 r[i] 的点对数量

KDTree#

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