pairwise 距离

pairwise距离是一种用于计算数据集中两两样本之间的距离的方法。它可以计算多个不同的距离度量类型，如欧氏距离（L2）、归一化相关、城市街区距离（L1）、二次距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、直方图相交、卡方距离和信息理论发散等。通过使用矢量化计算和高度优化的方法，可以高效地计算出数据集中每对样本之间的距离。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的pairwise_distances_argmin函数来计算pairwise距离。该函数可以计算一个数据集中每个样本与另一个数据集中最近样本的索引。例如，可以使用以下代码来计算欧几里得距离：

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin

X = [(1,1),(0,0),(4,4)]
Y = [(2,2),(3,3),(0,0)]
d = pairwise_distances_argmin(X, Y, metric='euclidean')
print(d)

输出结果为：[0 2 1]，表示X列表中的第一个样本与Y列表中的第一个样本最近，第二个样本与第三个样本最近，第三个样本与第二个样本最近。

相关问题

sklearn.metrics.pairwise欧式距离

和曼哈顿距离分别是什么？

A: sklearn.metrics.pairwise是一个用于计算数据点之间相似性的函数库。欧式距离和曼哈顿距离是其中最常用的两种距离度量方式。

欧式距离（也称作欧几里得距离）就是两点之间的距离，可以看作是一个直线距离，即在坐标系中两点之间的直线距离。对于n维空间的两个点（x1，y1，z1，…，xn，yn，zn），它们之间的欧式距离就是d=√((x2-x1)²+(y2-y1)²+(z2-z1)²+…+(xn-x1)²+(yn-y1)²+(zn-z1)²)。

曼哈顿距离（也称为城市街区距离）是坐标轴上两点之间的距离，相当于从一个点到另一个点水平和竖直方向上的距离之和。对于n维空间的两个点（x1，y1，z1，…，xn，yn，zn），它们之间的曼哈顿距离就是d=|x1-x2|+|y1-y2|+|z1-z2|+…+|xn-xn|+|yn-yn|+|zn-zn|。

在sklearn.metrics.pairwise中，可以使用pairwise_distances函数来计算欧式距离和曼哈顿距离。可以通过指定metric参数的值为"euclidean"或"manhattan"来计算相应的距离。

sklearn.metrics.pairwise绝对值距离

A：sklearn.metrics.pairwise绝对值距离是一种计算两个向量之间距离的方法，也称为曼哈顿距离。它通常用于处理非常大的维度和稀疏数据。该距离定义为每个维度上向量差值的绝对值之和。在scikit-learn中，可以使用函数pairwise_distances来计算绝对值距离。