module ml.kppv#

Inheritance diagram of mlstatpy.ml.kppv

Short summary#

module mlstatpy.ml.kppv

Implements classic k-nn.

source on GitHub

Classes#

class

truncated documentation

NuagePoints

Définit une classe de nuage de points. On suppose qu’ils sont définis par une matrice, chaque ligne est un élément. …

Properties#

property

truncated documentation

shape

Retourne la dimension du nuage.

Methods#

method

truncated documentation

__init__

constructeur

distance

Retourne une distance entre deux éléments.

fit

Follows sklearn API.

kneighbors

Return the k nearest neighbors.

label

Retourne le label de l’object d’indice i.

ppv

Retourne l’élément le plus proche de obj et sa distance avec obj.

Documentation#

Implements classic k-nn.

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class mlstatpy.ml.kppv.NuagePoints#

Bases : object

Définit une classe de nuage de points. On suppose qu’ils sont définis par une matrice, chaque ligne est un élément.

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constructeur

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__init__()#

constructeur

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distance(obj1, obj2)#

Retourne une distance entre deux éléments.

Paramètres:
  • obj1 – object 1

  • obj2 – object 2

Renvoie:

distance

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fit(X, y=None)#

Follows sklearn API.

Paramètres:
  • X – training set

  • y – labels

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kneighbors(X, n_neighbors=1, return_distance=True)#

Return the k nearest neighbors.

Paramètres:
  • X – test set

  • n_neighbors – number of neighbors

  • return_distance – return distance as well

Renvoie:

array (dist), array (indices)

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label(i)#

Retourne le label de l’object d’indice i.

Paramètres:

i – indice

Renvoie:

label or None if there is no label

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ppv(obj)#

Retourne l’élément le plus proche de obj et sa distance avec obj.

Paramètres:

obj – object

Renvoie:

tuple(dist, index)

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property shape#

Retourne la dimension du nuage.

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