paired_cosine_distances

sklearn.metrics.pairwise.paired_cosine_distances(X, Y)

Berechne die paarweisen Kosinusdistanzen zwischen X und Y.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Parameter:

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

Eine Matrix, bei der jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal darstellt.

Y{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples, n_features)

Eine Matrix, bei der jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal darstellt.

Gibt zurück:

distancesndarray der Form (n_samples,)

Gibt die Abstände zwischen den Zeilenvektoren von X und den Zeilenvektoren von Y zurück, wobei distances[i] der Abstand zwischen X[i] und Y[i] ist.

Anmerkungen

Der Kosinusabstand ist äquivalent zur halben quadrierten euklidischen Distanz, wenn jede Stichprobe auf die Einheitsnorm normiert wird.

Beispiele

>>> 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])