cosine_distances

sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances(X, Y=None)

Berechne die Kosinusdistanz zwischen Stichproben in X und Y.

Die Kosinusdistanz ist definiert als 1,0 minus der Kosinusähnlichkeit.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Parameter:

X{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples_X, n_features)

Matrix X.

Y{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples_Y, n_features), Standard=None

Matrix Y.

Gibt zurück:

distancesndarray der Form (n_samples_X, n_samples_Y)

Gibt die Kosinusdistanz zwischen Stichproben in X und Y zurück.

Siehe auch

cosine_similarity

Berechne die Kosinusähnlichkeit zwischen Stichproben in X und Y.

scipy.spatial.distance.cosine

Nur dichte Matrizen.

Beispiele

>>> from sklearn.metrics.pairwise import cosine_distances
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> cosine_distances(X, Y)
array([[1.   , 1.   ],
       [0.422, 0.183]])