在 scikit-learn 中为 KNN 使用除 p-norm 之外的其他成对距离度量

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 scikit-learn 中为 KNN 使用除 p-norm 之外的其他成对距离度量

【英文标题】：Use other pairwise distance metrics in scikit-learn for KNN besides p-norm

【发布时间】：2012-06-22 01:12:25

【问题描述】：

对于scikit-learn's KNN package，可以指定不是 p 范数或 Minkowski 距离的成对距离度量（来自包 sklearn.metrics.pairwise）吗？例如，我可以使用RBF kernel 吗？甚至是cosine distance？

【参考方案1】：

不幸的是，用于在中低维数上计算快速精确 NN 搜索的 BallTree 算法无法用于任意指标。

【讨论】：

即使使用蛮力选项也不行？

可以使用 bruteforce 和任意函数来实现 kNN 分类来计算成对距离，但当前的实现不能。

顺便说一句：任何拉取请求总是受到赞赏（即使我们现在审查它们的速度很慢......）

太棒了，现在正在观看 scikit-learn github repo。我可以这样做，谢谢！

如果可以通过插入自定义距离计算功能来使用任意距离度量，那就太棒了。