from sklearn.neighbors import NearestNeighbors from sklearn.preprocessing import StandardScaler

`from sklearn.neighbors import NearestNeighbors` 和 `from sklearn.preprocessing import StandardScaler` 是 scikit-learn (sklearn) 库中的两个常用模块。这两个模块在数据分析和机器学习中有重要作用：

1. `NearestNeighbors`：这是用于近邻搜索的工具类，主要用于实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法。它可以帮助我们在数据集中找到每个样本的k个最相似样本，常用于分类、回归和推荐系统等任务。

2. `StandardScaler`：这是一个预处理步骤，属于数据缩放方法。它的作用是对特征值进行标准化处理，使得所有特征的数据分布都在0均值和1标准差之间，这对于很多模型来说是非常重要的，因为它可以消除特征间的量纲影响，并有助于提高某些算法（如线性模型）的性能。

使用这两个模块的一般流程可能是这样的：

# 导入所需的库
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 初始化数据集
X_train, X_test = ... # 训练集和测试集

# 对数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用标准化后的数据创建KNN实例
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k)
nbrs.fit(X_train_scaled)

# 进行查询或预测
distances, indices = nbrs.kneighbors(X_test_scaled)