Python sklearn laplacian_kernel用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.pairwise.laplacian_kernel 的用法。

用法:

sklearn.metrics.pairwise.laplacian_kernel(X, Y=None, gamma=None)

计算 X 和 Y 之间的拉普拉斯核。

拉普拉斯核定义为：

K(x, y) = exp(-gamma ||x-y||_1)

对于 X 中的每对行 x 和 Y 中的 y。阅读用户指南中的更多信息。

参数：

X：ndarray 形状(n_samples_X，n_features)

Y：ndarray 形状(n_samples_Y，n_features)，默认=None

如果 None ，使用 Y=X 。

gamma：浮点数，默认=无

如果没有，默认为 1.0 /n_features。

返回：

kernel_matrix：ndarray 形状(n_samples_X，n_samples_Y)