paired_cosine_distances

sklearn.metrics.pairwise.paired_cosine_distances(X, Y)[source]

Вычисление парных косинусных расстояний между X и Y.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

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

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

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

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

Возвращает:

distancesndarray размера (n_samples,)

Возвращает расстояния между строчными векторами X и строчными векторами Y, где distances[i] — расстояние между X[i] и Y[i].

Примечания

Косинусное расстояние эквивалентно половине квадрата евклидова расстояния, если каждый образец нормирован до единичной нормы.

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       , 0.18...])