radius_neighbors_graph#

sklearn.neighbors.radius_neighbors_graph(X, radius, *, mode='connectivity', metric='minkowski', p=2, metric_params=None, include_self=False, n_jobs=None)[source]#

计算 X 中点的 Neighbors（加权）图。

邻域被限制在距离小于半径的点。

在用户指南中阅读更多内容。

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 {array-like, sparse matrix}: 样本数据。
radiusfloat: 邻域半径。
mode{‘connectivity’, ‘distance’}, default=’connectivity’: 返回矩阵的类型：‘connectivity’将返回连接矩阵，其中包含1和0，‘distance’将根据给定的度量返回邻居之间的距离。
metricstr, default=’minkowski’: 用于距离计算的度量。默认为“minkowski”，当 p = 2 时，它会产生标准的欧几里得距离。有关有效的度量值，请参阅scipy.spatial.distance的文档以及distance_metrics中列出的度量。
pfloat, default=2: Minkowski 度量的幂参数。当 p = 1 时，这相当于使用 manhattan_distance (l1)，而 p = 2 时则使用 euclidean_distance (l2)。对于任意 p，使用 minkowski_distance (l_p)。
metric_paramsdict, default=None: 度量函数的附加关键字参数。
include_selfbool or ‘auto’, default=False: 是否将每个样本标记为它自身的第一个最近邻居。如果为“auto”，则对于 mode=’connectivity’ 使用 True，对于 mode=’distance’ 使用 False。
n_jobsint, default=None: 用于邻居搜索的并行作业数。None 表示 1，除非在 joblib.parallel_backend 上下文中。-1 表示使用所有处理器。有关详细信息，请参阅词汇表。

返回:

Asparse matrix of shape (n_samples, n_samples): 图，其中 A[i, j] 被赋以连接 i 和 j 的边的权重。该矩阵为 CSR 格式。

另请参阅

kneighbors_graph: 计算 X 中点的 k-邻居加权图。

示例

>>> X = [[0], [3], [1]]
>>> from sklearn.neighbors import radius_neighbors_graph
>>> A = radius_neighbors_graph(X, 1.5, mode='connectivity',
...                            include_self=True)
>>> A.toarray()
array([[1., 0., 1.],
       [0., 1., 0.],
       [1., 0., 1.]])

radius_neighbors_graph#

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