distances = cdist(x_test, x_test[y_pred_classes==class_id], metric='euclidean')解释
时间: 2023-06-10 07:03:43 浏览: 48
这是一个使用SciPy库中的cdist函数计算两个点集之间的欧几里得距离的代码行。其中,x_test是测试集,y_pred_classes是预测出的类别标签,class_id是当前处理的类别ID。这行代码的作用是计算测试集中与当前类别相同的样本和其余样本之间的欧几里得距离。
相关问题
解释 distances = cdist(x_train_classes[0].reshape(x_train_classes[0].shape[0], -1), x_train_classes[1].reshape(x_train_classes[1].shape[0], -1), metric='euclidean')
distances = cdist(x_train_classes[0].reshape(x_train_classes[0].shape[0], -1), x_train_classes[1].reshape(x_train_classes[1].shape[0], -1), metric='euclidean') 是计算两个样本类的欧几里得距离的代码。cdist函数返回一个距离矩阵,其中distances[i][j]表示第1个样本类的第i个样本与第2个样本类的第j个样本之间的欧几里得距离。metric参数指定距离测量的方法,这里使用的是欧几里得距离。reshape函数用于将数据的维度从二维展平为一维。
cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine")
这是一个计算文本相似度的方法,使用了TF-IDF特征向量表示文本,然后使用余弦相似度计算文本之间的相似度。TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法,可以将文本转换为向量形式,而余弦相似度是一种衡量向量之间相似度的方法。这段代码使用了scikit-learn库中的pairwise_distances函数来计算文本之间的余弦相似度,返回的是一个矩阵,矩阵的(i,j)位置表示第i个文本和第j个文本之间的余弦相似度。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)