使用KNN构建带权重的超图 python代码

当使用KNN构建带权重的超图时，可以使用Python的scikit-learn库来实现。下面是一个示例代码：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

# 创建一个带权重的超图
hypergraph = np.array([[0, 1, 1, 0],
                       [1, 0, 1, 1],
                       [1, 1, 0, 0],
                       [0, 0, 1, 0]])

# 计算每个节点的权重
weights = np.array([0.2, 0.5, 0.3, 0.7])

# 创建KNN模型
k = 2
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k)

# 计算带权重的超图节点之间的距离
distances = np.zeros((hypergraph.shape[0], hypergraph.shape[0]))
for i in range(hypergraph.shape[0]):
    for j in range(hypergraph.shape[0]):
        if i != j:
            distances[i][j] = np.sum(np.abs(hypergraph[i] - hypergraph[j]) * weights)

# 拟合KNN模型
knn.fit(distances)

# 查询每个节点的k个最近邻节点
query_node = 0
dist, indices = knn.kneighbors([distances[query_node]])
print("Node", query_node)
for i in range(k):
    print("Nearest neighbor:", indices[0][i], "Distance:", dist[0][i])

这段代码中，我们首先定义了一个带权重的超图 `hypergraph` 和每个节点的权重 `weights`。然后，我们使用 `NearestNeighbors` 类来计算带权重的超图节点之间的距离。最后，我们查询给定节点的k个最近邻节点，并打印出结果。

请注意，这只是一个示例代码，实际中你可能需要根据你的数据和需求进行适当的修改。希望对你有所帮助！