numpy - 如何仅使用 numpy 从距离矩阵中提取数据点？

Question

我有两组数据点：

• 答：MX10

• 乙：nx10

• A和B中数据点的距离矩阵D：mxn

如何使用距离矩阵D提取k行 A ，其中它们与B中数据点的距离最小？矩阵的大小应为 nxk。我不想循环遍历矩阵的每一列和每一行，所以我对一种仅使用矩阵的方法感兴趣。

D = np.distance_matrix(A, B)

标签： numpyknn

Answer 1

假设已经给出了完整的数组D并且“到B的距离”表示“到B中所有元素的所有距离中最小的”，那么它应该类似于

d = D.min(axis=1)  # m-long vector of distances from points in A to B
ord = d.argsort()  # an array of indices in d sorted by the corresponding values
kD = d[ord[:k],:]  # take first k elements

k如果远小于，这不是很有效m，因为它对所有元素进行排序，而不是仅仅找到kth。但它应该可以解决问题。