paired_cosine_distances#

sklearn.metrics.pairwise.paired_cosine_distances(X, Y)[source]#

计算 X 和 Y 之间的成对余弦距离。

用户指南 中阅读更多内容。

参数:
Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 {array-like, sparse matrix}

一个数组,其中每一行是一个样本,每一列是一个特征。

Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features)

一个数组,其中每一行是一个样本,每一列是一个特征。

返回:
distancesndarray of shape (n_samples,)

返回 X 的行向量与 Y 的行向量之间的距离,其中 distances[i]X[i]Y[i] 之间的距离。

注意事项

如果每个样本都归一化为单位范数,则余弦距离等同于半平方欧几里得距离。

示例

>>> from sklearn.metrics.pairwise import paired_cosine_distances
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> paired_cosine_distances(X, Y)
array([0.5       , 0.184])