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。

相关问题

KNN距离矩阵聚类代码

下面是一个使用KNN距离矩阵进行聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.cluster import SpectralClustering

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 计算KNN距离矩阵
knn_graph = NearestNeighbors(n_neighbors=2).fit(X)
dist_matrix = knn_graph.kneighbors_graph(X).toarray()

# 使用谱聚类进行聚类
clustering = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='precomputed')
clustering.fit(dist_matrix)

# 打印每个样本的所属类别
print(clustering.labels_)

这段代码使用`sklearn`库中的`NearestNeighbors`计算样本数据的KNN距离矩阵，然后使用`SpectralClustering`进行聚类。最后，打印出每个样本的所属类别。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整和优化。

使用KNN构建超图 python代码

要使用KNN构建超图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import networkx as nx
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

2. 定义一个函数来构建超图：

def construct_hypergraph_from_knn(graph, k):
    # 构建KNN图
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1)  # k+1因为它会包含自身节点
    knn.fit(graph.nodes())  # 假设graph是networkx图对象
    k_neighbors = knn.kneighbors_graph(graph.nodes()).toarray()
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