Python sklearn laplacian_kernel用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.metrics.pairwise.laplacian_kernel 的用法。

用法:

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

計算 X 和 Y 之間的拉普拉斯核。

拉普拉斯核定義為：

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

對於 X 中的每對行 x 和 Y 中的 y。閱讀用戶指南中的更多信息。

參數：

X：ndarray 形狀(n_samples_X，n_features)

Y：ndarray 形狀(n_samples_Y，n_features)，默認=None

如果 None ，使用 Y=X 。

gamma：浮點數，默認=無

如果沒有，默認為 1.0 /n_features。

返回：

kernel_matrix：ndarray 形狀(n_samples_X，n_samples_Y)