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详解 Scikit-learn 的 metrics.pairwise_distances函数：计算两个数据集之间的距离

  • Post category:Python

Sklearn是Python的一个开源机器学习库，提供了高效的数据处理和建模工具，其中sklearn.metrics.pairwise_distances函数主要用于计算两个集合之间的距离矩阵。下面将通过详细介绍该函数的作用和使用方法，并提供两个实际案例。

1. 函数作用

sklearn.metrics.pairwise_distances函数的作用是计算两个集合之间的距离矩阵。该函数可以计算多种距离度量方法，包括：
– 欧几里得距离（euclidean distance）
– 余弦相似度（cosine similarity）
– 曼哈顿距离（manhattan distance）
– 汉明距离（hamming distance）
– 切比雪夫距离（chebyshev distance）
– 等等

2. 使用方法

函数使用方法如下：

sklearn.metrics.pairwise_distances(X, Y=None, metric='euclidean', n_jobs=1, **kwds)

各参数说明如下：
– X：第一个集合
– Y：可选参数，第二个集合。若未指定，则默认为X
– metric：指定计算距离的方法，默认为欧几里得距离
– n_jobs：指定使用的CPU个数，默认为1，如果设置为-1，则使用所有可用CPU
– **kwds：其他的关键字参数，用于向度量函数传递参数

函数返回的结果是一个矩阵，其大小为(len(X)，len(Y))。如果Y没有指定，则为$(len(X), len(X))$大小的对称矩阵。

3. 实例

下面通过两个实际案例说明该函数的使用。

案例1：计算两个集合之间的欧几里得距离

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

X = [[0, 1], [1, 1]]
Y = [[1, 1], [2, 1]]

# 计算X和Y之间的欧几里得距离
D = pairwise_distances(X, Y, metric='euclidean')
print(D)

上述代码中，我们向函数传递了两个数组X和Y，使用欧几里得距离计算它们之间的距离矩阵。输出结果：

[[1.         2.23606798]
 [0.         1.        ]]

结果中的$D_{i,j}$是第$i$个样本和第$j$个样本之间的欧几里得距离。

案例2：计算两个文本之间的余弦相似度

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?'
]

# 将文本转换为tf-idf特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 计算第1个文本和第3个文本之间的余弦相似度
D = pairwise_distances(X[0], X[2], metric='cosine')
print(D)

上述代码中，我们首先使用了TfidfVectorizer将文本转化为tf-idf特征向量，然后使用余弦相似度计算了第1个文本和第3个文本之间的距离。输出结果：

[[0.89731055]]

结果中的$D_{1,3}$是第1个文本和第3个文本之间的余弦相似度。

这两个案例展示了该函数在处理不同类型数据时的灵活性和通用性。通过灵活选择计算距离的方法，可以满足不同类型数据的处理需求。

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