我需要在Python中应用最近邻算法，我正在查看scikit-learn和scipy库，这两个库都需要数据作为输入，然后计算距离并应用算法。
在我的情况下，我需要计算一种非传统的距离，因此我想知道是否有办法直接输入距离矩阵。
回答：
你需要创建一个DistanceMetric对象，并将你自己的函数作为参数提供：
metric = sklearn.neighbors.DistanceMetric.get_metric('pyfunc', func=func)根据文档说明：
这里的
func是一个函数，它接受两个一维的numpy数组，并返回一个距离。请注意，为了在BallTree中使用，距离必须是一个真正的度量：即它必须满足以下属性
- 非负性：d(x, y) >= 0
- 同一性：d(x, y) = 0 当且仅当 x == y
- 对称性：d(x, y) = d(y, x)
- 三角不等式：d(x, y) + d(y, z) >= d(x, z)
然后你可以使用metric=metric作为关键字参数创建你的分类器，它将在计算距离时使用这个度量。
