尝试开始使用 Python 的 SciKitLearn 库，但陷入了 NearestNeighbors 分类器和 KNeighbors 分类器之间的区别。看起来论点相似但又不完全相同...
NearestNeighbors 用于无监督学习，KNeighbors 用于监督学习。 请参阅文档。 例如，当您想要查找两个数据集之间的最近邻居时，您可以使用无监督学习；当您想要根据数据集中最近邻居的类别进行分类时，您可以使用监督学习。
NearestNeighbors 类没有 .predict 或 .predict_prob 方法来预测测试样本的标签。然而，KNeighbors 是一个用于监督学习的类，它具有 .predict 和 .predict_prob 方法来预测测试样本的标签和概率。
它们的本质是一样的。看 KNeighbours 和 Neighbours ：它们都有一个 NeighboursBase 类，它将执行 k 邻接
然后正如@Bram提到的，Kneighbours将有一些额外的方法来预测一个类（这很像从k个邻居中获取大多数类），这实际上是一个语义问题