sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity?
sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True)
計算X和Y中樣本之間的余弦相似度。
余弦相似度或余弦內核將相似度計算為X和Y的標準化點積：
K(X,Y)=<X,Y>/(||X||*||Y||)
在L2歸一化的數據上，此函數等效于linear_kernel。
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| 參數 | 說明 |
|---|---|
| X | ndarray or sparse array, shape: (n_samples_X, n_features) 輸入數據。 |
| Y | ndarray or sparse array, shape: (n_samples_Y, n_features) 輸入數據。如果為None，則輸出將為X中所有樣本之間的成對相似性。 |
| dense_output | boolean (optional), default True 是否即使輸入稀疏也返回密集輸出。如果為False，則兩個輸入數組均為稀疏時，輸出為稀疏。 版本0.17中的新功能：用于密集輸出的參數density_output。 |
| 返回值 | 說明 |
|---|---|
| kernel matrix | array 形狀為（n_samples_X，n_samples_Y）的數組。 |