Как правильно использовать алгоритм kNN Scikit-Learn?

Question

[Mark Adams]

У меня есть кустарный алгоритм K-ближайших соседей, он находит ближайших для конкретного (нового) объекта 'x' и определяет к какому классу он принадлежит. Как реализовать такой же алгоритм, но с использованием Scikit-Learn Nearest Neighbors?

def kNN(x, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(x, (dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances ** 0.5
    sortedDistances = distances.argsort()
    classCount = {}
    for i in arange(k):
        votelabel = labels[sortedDistances[i]]
        classCount[votelabel] = classCount.get(votelabel,0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]