我必须在Python中应用最近邻，我正在查看scikit-learn和scipy库，它们都需要数据作为输入，然后计算距离并应用算法。
在我的情况下，我必须计算一个非常规距离，因此我想知道是否有办法直接输入距离矩阵。
答案 0 :(得分：6)
正如福特所说并根据文件 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier您应该将自定义距离转换为DistanceMetric对象，并将其作为指标参数传递。
答案 1 :(得分：5)
您需要创建一个DistanceMetric对象，并将自己的函数作为参数提供：
metric = sklearn.neighbors.DistanceMetric.get_metric('pyfunc', func=func)
来自文档：
这里
func是一个带有两个一维numpy数组的函数， 并返回一个距离。请注意，为了在BallTree中使用，距离必须是真正的度量：即它必须满足以下属性
- 非负性：d（x，y）> = 0
- 标识：当且仅当x == y
时，d（x，y）= 0- 对称性：d（x，y）= d（y，x）
- 三角不等式：d（x，y）+ d（y，z）＆gt; = d（x，z）
然后，您可以使用metric=metric作为关键字参数创建分类器，并在计算距离时使用此分类器。
答案 2 :(得分：0)
想要添加福特的答案，你必须这样做
metric = DistanceMetric.get_metric（＆＃39; pyfunc＆＃39;，func = /您的函数名称/）
你不能只把自己的函数作为第二个参数，你必须将参数命名为＆＃34; func＆＃34;