sklearn.metrics.pairwise_distances的参数

Sklearn.metrics.pairwise_distances的参数是X，Y，metric，n_jobs，force_all_finite。其中X和Y是要计算距离的两个矩阵，metric是距离度量方式，n_jobs是并行计算的数量，force_all_finite是是否强制将非有限值转换为NaN。

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。