Алгоритм ближайших соседей по важности атрибута - PullRequest
Новая
       7

Алгоритм ближайших соседей по важности атрибута

0 голосов
/ 15 мая 2018

Я хочу знать, какие решения предоставляются в библиотеках Python или библиотеках Tensorflow для поиска ближайшего соседа по значению атрибута.В библиотеке KDTree атрибуты обрабатываются одинаково с одинаковой важностью. 

# KDTree  
import numpy as np  
from sklearn.neighbors import KDTree

# Neighbors and Neighbor
neighbors = np.array([[0, 1, 0, 1],
                      [1, 2, 1, 2],
                      [2, 1, 1, 1],
                      [1, 0, 0, 0],
                      [1, 2, 0, 2],
                      [2, 2, 2, 2],
                      [1, 0, 0, 1]])

neighbor = np.array([[1, 1, 0, 1]])

tree = KDTree(neighbors, leaf_size=2)            
distance, ind = tree.query(neighbor, k=7)

Для того, чтобы быть понятным с тем, что я ищу, я разработал следующий алгоритм с интервалом в два раза для вычисления ближайшего соседа с уменьшением важности атрибута слева направо,Первый атрибут - самый важный, а последний - наименее важный.https://github.com/itsergiu/Nearest-Neighbor-by-Attribute-Importance

...