maxframe.learn.metrics.pairwise.cosine_similarity#

maxframe.learn.metrics.pairwise.cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True)[源代码]#

计算 X 和 Y 中样本之间的余弦相似度。

余弦相似度或余弦核，将相似度计算为 X 和 Y 的归一化点积：

K(X, Y) = <X, Y> / (||X||*||Y||)

在 L2 归一化数据上，此函数等价于 linear_kernel。

更多内容请参见 用户指南。

参数:

  • X (Tensor or sparse tensor, shape: (n_samples_X, n_features)) -- 输入数据。

  • Y (Tensor or sparse tensor, shape: (n_samples_Y, n_features)) -- 输入数据。如果为 None，则输出将是 X 中所有样本之间的两两相似度。

  • dense_output (boolean (optional), default True) -- 即使输入是稀疏的，是否也返回密集输出。如果为 False，则当两个输入张量都为稀疏时，输出也为稀疏。

返回:

核矩阵 -- 一个形状为 (n_samples_X, n_samples_Y) 的张量。

返回类型:

Tensor