请给出以下python代码：1.自己定义一个相似度函数2.按照所定义的相似度函数计算样本的相似度矩阵3.输出样本矩阵4.详细解释并用IRIS数据集举例

好的，请看下面的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 定义相似度函数
def my_similarity(x, y):
    return x.dot(y) / (x.norm() * y.norm())

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

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = [[my_similarity(X[i], X[j]) for j in range(len(X))] for i in range(len(X))]

# 输出样本矩阵
print(X)
# 输出相似度矩阵
print(similarity_matrix)

这段代码首先定义了一个自己的相似度函数my_similarity，该函数计算两个向量的余弦相似度。然后使用load_iris函数加载IRIS数据集，并将数据存储在变量X中。接下来，使用两层循环计算样本之间的相似度，将结果存储在相似度矩阵similarity_matrix中。最后，输出样本矩阵X和相似度矩阵similarity_matrix。

使用IRIS数据集进行示例，可以看到该数据集有150个样本，每个样本有4个特征。我们定义的相似度函数可以用来计算样本之间的余弦相似度，因此可以将其用于计算相似度矩阵。最终输出的相似度矩阵是一个150x150的矩阵，表示了每个样本与其他样本之间的相似度。