在 knn 中使用自定义度量相似度查找相似用户

问题描述

我已经指定方程来查找用户之间的相似性，我在数据框中得到结果，如图所示

similarity matrix

我的问题是我如何使用 Knn 根据 similarity matrix 我尝试使用此代码来获得类似 Result 的内容，但出现错误，谁能帮助我

def custom(M,N):                 
distance = my equation
return distance

def findksimilarusers(user_id,weights='distance',metric=custom,k=k):
similarities=[]
indices=[]
model_knn = NearestNeighbors(metric = custom,algorithm = 'brute') 
model_knn.fit(X)
distances,indices = model_knn.kneighbors()(X.iloc[user_id-1,:].values.reshape(1,-1),n_neighbors = 
 k+1)
similarities = 1-distances.flatten()
print ('{0} most similar users for User {1}:\n'.format(k,user_id))
for i in range(0,len(indices.flatten())):
    if indices.flatten()[i]+1 == user_id:
        continue;

    else: print ('{0}: User {1},with similarity of {2}'.format(i,indices.flatten()[i]+1,similarities.flatten()[i]))
        
return similarities,indices

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）