cosine_distances

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

Вычисление косинусного расстояния между образцами в X и Y.

Косинусное расстояние определяется как 1.0 минус косинусное сходство.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_X, n_features)

Матрица X.

Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=None

Матрица Y.

Возвращаемые значения:

distancesndarray of shape (n_samples_X, n_samples_Y)

Возвращает косинусное расстояние между образцами в X и Y.

См. также

cosine_similarity

Вычисление косинусного сходства между образцами в X и Y.

scipy.spatial.distance.cosine

Только плотные матрицы.

Примеры

>>> 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.     ],
       [0.42..., 0.18...]])