laplacian_kernel

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

Вычисление ядра Лапласа между X и Y.

Ядро Лапласа определяется как:

K(x, y) = exp(-gamma ||x-y||_1)

для каждой пары строк x в X и y в Y. Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Добавлен в версии 0.17.

Параметры:

X{array-like, разреженная матрица} размера (n_samples_X, n_features)

Массив признаков.

Y{array-like, разреженная матрица} размера (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

Необязательный второй массив признаков. Если None, использует Y=X.

gammafloat, по умолчанию=None

Если None, по умолчанию 1.0 / n_features. В противном случае должно быть строго положительным.

Возвращаемое значение:

kernelмассив ndarray размера (n_samples_X, n_samples_Y)

Матрица ядра.

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import laplacian_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> laplacian_kernel(X, Y)
array([[0.71..., 0.51...],
       [0.51..., 0.71...]])