sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity¶

sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True)

计算X和Y中样本之间的余弦相似度。

余弦相似度或余弦内核将相似度计算为X和Y的标准化点积：

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

在L2归一化的数据上，此函数等效于linear_kernel。

在用户指南中阅读更多内容。

参数	说明
X	ndarray or sparse array, shape: (n_samples_X, n_features) 输入数据。
Y	ndarray or sparse array, shape: (n_samples_Y, n_features) 输入数据。如果为None，则输出将为X中所有样本之间的成对相似性。
dense_output	boolean (optional), default True 是否即使输入稀疏也返回密集输出。如果为False，则两个输入数组均为稀疏时，输出为稀疏。版本0.17中的新功能：用于密集输出的参数density_output。

返回值	说明
kernel matrix	array 形状为（n_samples_X，n_samples_Y）的数组。