用Random Projection Tree选取与一个数据近邻的数据的索引的Python代码
时间: 2024-03-12 17:46:54 浏览: 17
以下是使用scikit-learn库实现Random Projection Tree选取数据近邻索引的Python代码示例:
```python
from sklearn.random_projection import GaussianRandomProjection
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# 构造数据集
X = [[0], [1], [2], [3]]
# 进行随机投影
transformer = GaussianRandomProjection()
X_new = transformer.fit_transform(X)
# 构建邻居搜索器
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1, algorithm='kd_tree').fit(X_new)
# 选择查询点
query_point = [[1.5]]
# 选取最近邻
dist, ind = nbrs.kneighbors(transformer.transform(query_point))
# 打印选取的最近邻索引
print(ind)
```
代码中,我们先构造了一个二维数据集X,然后使用GaussianRandomProjection算法进行随机投影,将X投影到低维空间X_new。接着,我们使用NearestNeighbors算法构建了一个邻居搜索器nbrs,并使用该搜索器选取了与query_point最近的数据点的索引。最后,我们打印出了选取的最近邻索引ind。需要注意的是,这里我们使用的是kd_tree算法,而不是Random Projection Tree算法,因为scikit-learn库中并没有Random Projection Tree算法的实现。