sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity

sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity()

Calcula la similitud coseno entre las muestras en X y Y.

La similitud coseno, o el kernel del coseno, calcula la similitud como el producto punto normalizado de X y Y:

K(X, Y) = <X, Y> / (||X||*||Y||)

En datos normalizados en L2, esta función es equivalente a linear_kernel.

Lee más en el Manual de Usuario.

Parámetros

X{ndarray, sparse matrix} de forma (n_samples_X, n_features)

Datos de entrada.

Y{ndarray, sparse matrix} de forma (n_samples_Y, n_features), default=None

Datos de entrada. Si es None, la salida será las similitudes por pares entre todas las muestras en X.

dense_outputbool, default=True

Si se devuelve una salida densa incluso cuando la entrada es dispersa. Si es False, la salida es dispersa si ambos arreglos de entrada son dispersos.

Nuevo en la versión 0.17: parámetro dense_output para salida densa.

Devuelve

kernel matrixndarray de forma (n_samples_X, n_samples_Y)