KNN Graph 项目和代码

KNN Graph 是一种基于 K 最近邻算法的图形结构，常用于数据挖掘、图像识别、推荐系统等领域。以下是一个简单的 KNN Graph 代码示例，使用 Python 语言实现：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 生成样本数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 2], [2, 3], [3, 1], [3, 2], [3, 3]])

# 计算 KNN Graph
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

# 输出 Graph 结果
print("Distances:\n", distances)
print("Indices:\n", indices)

在这个示例中，我们使用 NumPy 库生成了一个 9x2 的样本数据矩阵 X。接着，我们使用 scikit-learn 库的 NearestNeighbors 类计算了这个样本数据的 3-NN Graph，结果保存在 distances 和 indices 变量中，分别表示每个样本点到其 3 个最近邻的距离和索引。

以上是一个简单的 KNN Graph 代码示例，仅供参考。在实际应用中，还需要根据具体需求进行参数调整、性能优化等工作。