SKLearn矢量阵列的成对距离

我有一个形状为“X [n_samples，n_features]”的矩阵X.SKLearn矢量阵列的成对距离

我想计算每个样本之间的成对距离。可能的结果可能是结果[n_samples，n_samples];其中Result [0] [1]表示第0个向量与第1个向量之间的距离。

如何使用“sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances”功能实现此目的？

根据文档sklearn！当X矢量具有上述形状时，预计会有附加阵列“Y”。这是什么意思？

2015-04-01 Erdnase

该文件明确指出“和可选是”。所以如果你想计算两个数组之间的距离，如果第二个数组是Y。如果你不这样做，只是不要通过Y。

2015-04-01 19:55:12

我想我误解了以下关于Y的描述：“仅当X具有形状[n_samples_a，n_features]时才有第二个特征数组。。所以我可以得出结论：即使X已经形成[Y_samples_a，n_features] ..，Y也是可选的。 – Erdnase 2015-04-02 05:08:36

X总是有形状''[n_samples_a，n_features]''，对吧？但我同意，文档字符串有点奇怪。 – 2015-04-04 17:46:29

它试图说如果“metric =”预计算“”Y无效。 – 2015-04-04 17:48:52

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