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。
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- 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]是X[i]与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])