sklearn.neighbors.NeighborhoodComponentsAnalysis

class sklearn.neighbors.NeighborhoodComponentsAnalysis(n_components=None, *, init='auto', warm_start=False, max_iter=50, tol=1e-05, callback=None, verbose=0, random_state=None)

[源码]

邻域成分分析

邻域成分分析（NCA）是一种用于度量学习的机器学习算法。 它以监督方式学习线性变换，以提高变换空间中随机最近邻规则的分类精度。

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参数 说明
n_components int, default=None
投影空间的首选尺寸。 如果为None，它将设置为n_features。
init {‘auto’, ‘pca’, ‘lda’, ‘identity’, ‘random’} or ndarray of shape (n_features_a, n_features_b), default=’auto’
线性变换的初始化。 可能的选项是“自动”，“ pca”，“ lda”，“identity”，“random”和形状为numpy的数组（n_features_a，n_features_b）。
‘auto’
根据n_components，将选择最合理的初始化。 如果n_components <= n_classes个，我们使用“ lda”，因为它使用标签信息。 如果不是，但n_components <min（n_features，n_samples），则我们使用“ pca”，因为它将数据投影到有意义的方向（方差较大的方向）。 否则，我们仅使用“身份”。
‘pca’
传递给fit的输入的n_components主成分将用于初始化转换。 （请参阅PCA]
‘lda’
min（n_components，n_classes）传递给fit的输入的大多数判别分量将用于初始化转换。 （如果n_components> n_classes，则其余组件将为零。）（请参阅LinearDiscriminantAnalysis）
‘identity’
如果n_components严格小于传递给fit的输入的维数，则单位矩阵将被截断为前n_components行
‘random’
初始转换将是形状的随机数组（n_components，n_features）。 每个值均从标准正态分布中采样。
numpy array
n_features_b必须匹配传递给fit的输入的维数，并且n_features_a必须小于或等于该值。 如果n_components不为None，则n_features_a必须匹配。*
warm_start bool, default=False
如果之前已调用True和fit，则将先前调用fit的解用作初始线性变换（n_components和init将被忽略）。
max_iter int, default=50
优化中的最大迭代次数。
tol float, default=1e-5
优化的收敛容限。
callback callable, default=None
如果不为None，则在优化程序的每次迭代之后都将调用此函数，并以当前解（展平的变换矩阵）和迭代次数为参数。 如果要检查或存储每次迭代后发现的转换，这可能很有用。
verbose int, default=0
如果为0，则不会打印任何进度消息。 如果为1，则将进度消息打印到标准输出。 如果> 1，则将打印进度消息，并将scipy.optimize.minimize的disp参数设置为详细-2。
random_state int or numpy.RandomState, default=None
伪随机数生成器对象或种子（如果为int）。 如果init ='random'，则random_state用于初始化随机变换。 如果init ='pca'，则在初始化转换时将random_state作为参数传递给PCA。 在多个函数调用之间传递int以获得可重复的结果。 参见：term：词汇表<random_state>。
属性 说明
components_ ndarray of shape (n_components, n_features)
拟合期间学习到的线性变换。
n_iter_ int
计算优化程序执行的迭代次数。
random_state_ numpy.RandomState
初始化期间使用的伪随机数生成器对象。

参考资料

J. Goldberger, G. Hinton, S. Roweis, R. Salakhutdinov. “Neighbourhood Components Analysis”. Advances in Neural Information Processing Systems. 17, 513-520, 2005. http://www.cs.nyu.edu/~roweis/papers/ncanips.pdf

Wikipedia entry on Neighborhood Components Analysis https://en.wikipedia.org/wiki/Neighbourhood_components_analysis

示例

>>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
... stratify=y, test_size=0.7, random_state=42)
>>> nca = NeighborhoodComponentsAnalysis(random_state=42)
>>> nca.fit(X_train, y_train)
NeighborhoodComponentsAnalysis(...)
>>> knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
>>> knn.fit(X_train, y_train)
KNeighborsClassifier(...)
>>> print(knn.score(X_test, y_test))
0.933333...
>>> knn.fit(nca.transform(X_train), y_train)
KNeighborsClassifier(...)
>>> print(knn.score(nca.transform(X_test), y_test))
0.961904...

方法

方法 说明
fit(X, y) 根据给定的训练数据拟合模型。
fit_transform(X[, y]) 适合数据，然后对其进行转换。
get_params([deep]) 获取此估计量的参数。
set_params(**params) 设置此估算器的参数。
transform(X) 将学习到的转换应用于给定数据。 
__init__(n_components=None, *, init='auto', warm_start=False, max_iter=50, tol=1e-05, callback=None, verbose=0, random_state=None)

[源码]

初始化， 请参阅help(type())以获得准确的说明

fit(X, y)

[源码]

根据给定的训练数据拟合模型。

参数 说明
X array-like of shape (n_samples, n_features)
训练样本
y array-like of shape (n_samples,)
相应的训练标签
返回值 说明
self object
返回训练有素的NeighborhoodComponentsAnalysis模型。		 
fit_transform(X, y=None, **fit_params)

[源码]

适合数据，然后对其进行转换。

使用可选参数fit_params将转换器拟合到X和y，并返回X的转换版本。

参数 说明
X {array-like, sparse matrix, dataframe} of shape (n_samples, n_features)
y ndarray of shape (n_samples,), default=None
目标值。
**fit_params dict
其他拟合参数
返回值 说明
X_new ndarray array of shape (n_samples, n_features_new)
转换后的数组。		 
get_params(deep=True)

[源码]

获取此估计量的参数

参数 说明
deep bool, default=True
如果为True，则将返回此估算器和作为估算器的所包含子对象的参数。
返回值 说明
params mapping of string to any
参数名称映射到其值。		 
set_params(**params)

[源码]

设置此估算器的参数。

该方法适用于简单的估计器以及嵌套对象（例如管道）。 后者的参数格式为 __ ，以便可以更新嵌套对象的每个组件。

参数 说明
**params dict
估算器参数
返回值 说明
self object
估算器实例。		 
transform(X)

[源码]

将学习到的转换应用于给定数据。

参数 说明
X array-like of shape (n_samples, n_features)
数据样本
返回值 说明
X_embedded 形状的ndarray（n_samples，n_components）
数据样本已转换。

提出：

NotFittedError

如果之前尚未调用过fit。