Spec-Zone.ru › scikit-learn

cosine_distances

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

Вычисляет косинусное расстояние 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.

Возвращает:
distancesndarray of shape (n_samples_X, n_samples_Y)

Возвращает косинусное расстояние между образцами в X и Y.

См. также

cosine_similarity

Вычисляет косинусное сходство между образцами в X и Y.

scipy.spatial.distance.cosine

Только для плотных матриц.

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.   ],
       [0.422, 0.183]])

© 2007–2026 The scikit-learn developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://scikit-learn.org/1.9/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API