paired_cosine_distances

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

Вычислить парные косинусные расстояния между X и Y.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

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

Массив, где каждая строка — это образец, а каждый столбец — признак.

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

Массив, где каждая строка — это образец, а каждый столбец — признак.

Возвращает:

расстоянияndarray формы (n_samples,)

Возвращает расстояния между векторами строк X и векторы-строки Y, где distances[i] является расстоянием между X[i] и Y[i].

Примечания

Косинусное расстояние эквивалентно половине квадрата евклидова расстояния, если каждый образец нормализован к единичной норме.

Примеры

>>> 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])