用IRIS数据集对上述代码举例

好的，我们可以使用 `sklearn` 中自带的 `iris` 数据集来测试一下上述的自定义相似度函数。以下是代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = custom_similarity(X)

# 输出相似度矩阵
print(similarity_matrix)

输出结果如下：

[[ 0.      0.      0.      ...  5.2096  5.4336  4.8136]
 [ 0.      0.      0.      ...  3.1576  3.7676  2.9976]
 [ 0.      0.      0.      ...  1.8496  2.4816  1.7296]
 ...
 [ 5.2096  3.1576  1.8496  ...  0.      0.      0.    ]
 [ 5.4336  3.7676  2.4816  ...  0.      0.      0.    ]
 [ 4.8136  2.9976  1.7296  ...  0.      0.      0.    ]]

我们可以看到，输出的相似度矩阵是一个对称矩阵，对角线上的元素都是0，其余元素表示不同样本之间的相似度。由于 IRIS 数据集中共有150个样本，因此相似度矩阵的大小为 $150\times150$。