最近邻搜索算法的Python代码

以下是一个简单的使用暴力法实现最近邻搜索的Python代码示例：

import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(1000, 10)

# 计算数据点之间的距离
distances = np.zeros((1000, 1000))
for i in range(1000):
    for j in range(1000):
        distances[i][j] = np.linalg.norm(data[i] - data[j])

# 找到每个数据点的最近邻
nearest_neighbors = np.zeros(1000)
for i in range(1000):
    nearest_neighbor = -1
    min_distance = np.inf
    for j in range(1000):
        if i != j and distances[i][j] < min_distance:
            nearest_neighbor = j
            min_distance = distances[i][j]
    nearest_neighbors[i] = nearest_neighbor

print(nearest_neighbors)

这段代码生成一个大小为1000的随机数据集，并使用暴力方法计算每个数据点之间的距离，最后找到每个数据点的最近邻。在实际应用中，可以使用更快的算法来实现最近邻搜索。