Python 基于距离而非邻域的KNN

我有三列，我需要找到接近的值，如下所示

A            B        Distance

point_a    point_b      20

point_a    point_c      30

point_a    point_d      40

point_a    point_e      25

point_g    point_a      26


point_c    point_d      30

point_c    point_e      30


point_d    point_e      40

我需要找到所有附近的点

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例如，如果我想从28英里内的点_a找到所有附近的点，它将是点_b、点e和点g

，你可以使用一个简单的查询，而不需要任何机器学习算法：

result = df.query("(A == 'point_a' | B == 'point_a') & Distance < 28")

获取一组最近的点：

result = result[['A', 'B']].stack().unique().tolist()
result = set(result)
result.remove('point_a')

结果:

         A        B  Distance
0  point_a  point_b        20
3  point_a  point_e        25
4  point_g  point_a        26

{'point_e', 'point_g', 'point_b'}

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因此，您可以浏览数据库，找到包含

点a

的所有行，无论它是第一个元素还是第二个元素，并存储最小

k

点。

{'point_e', 'point_g', 'point_b'}