rbf_kernel

sklearn.metrics.pairwise.rbf_kernel(X, Y=None, gamma=None)[исходный код]

Вычисляет RBF-ядро (гауссово ядро) между X и Y.

K(x, y) = exp(-gamma ||x-y||^2)

для каждой пары строк x в X и y в Y.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

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

Массив признаков.

Y{array-like, sparse matrix} формы (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

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

gammafloat, по умолчанию=None

Если значение равно None, по умолчанию используется 1.0 / n_features.

Возвращает:

kernelndarray формы (n_samples_X, n_samples_Y)

RBF-ядро.

Примеры

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

Примеры из галереи

Граница решений классификаторов с полуобучением и SVM на наборе данных Iris