余弦加权pairwise_distances

Question

有没有办法让你的体重

pairwise_distances(X, metric='cosine')

是否可能使用**kwrds？

from sklearn.metrics import pairwise_distances

在枕叶余弦距离中，可以为权重加上一个数组，但这并不能给出一个成对矩阵。

a = np.array([9,8,7,5,2,9])
b = np.array([9,8,7,5,2,2])
w = np.array([1,1,1,1,1,1])

distance.cosine(a,b,w)

其中w是权重。

Answer 1

而不是使用pairwise_distances，您可以使用pdist方法来计算距离。这将使用支持值权重的distance.cosine。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

X = np.array([[5, 4, 3], [4, 2, 1], [5, 6, 2]])
w = [1, 2, 3]

distances = pdist(X, metric='cosine', w=w)

# change the result to a square matrix
distances = squareform(distances)

结果：

array([[0.        , 0.05508882, 0.04898252],
       [0.05508882, 0.        , 0.07833123],
       [0.04898252, 0.07833123, 0.        ]])