Distance Functions
L1Norm
ベクトルの絶対値の合計を計算します。
構文
エイリアス: normL1
.
引数
返される値
例
クエリ:
結果:
L2Norm
ベクトル値の二乗和の平方根を計算します。
構文
エイリアス: normL2
.
引数
返される値
例
クエリ:
結果:
L2SquaredNorm
ベクトル値の二乗和の平方根([L2Norm](#l2norm)の二乗)を計算します。
構文
エイリアス: normL2Squared
.
引数
返される値
- L2ノルムの二乗。 Float.
例
クエリ:
結果:
LinfNorm
ベクトルの絶対値の最大を計算します。
構文
エイリアス: normLinf
.
引数
返される値
- Linfノルムまたは最大の絶対値。 Float.
例
クエリ:
結果:
LpNorm
ベクトルの絶対値の合計の p
乗根を計算します。
構文
エイリアス: normLp
.
引数
返される値
例
クエリ:
結果:
L1Distance
L1
空間内の2つの点の距離(ベクトルの値は座標)を計算します(1ノルム (タクシー幾何学 距離))。
構文
エイリアス: distanceL1
.
引数
返される値
- 1ノルム距離。 Float.
例
クエリ:
結果:
L2Distance
ユークリッド空間内の2つの点の距離(ベクトルの値は座標)を計算します (ユークリッド距離)。
構文
エイリアス: distanceL2
.
引数
返される値
- 2ノルム距離。 Float.
例
クエリ:
結果:
L2SquaredDistance
2つのベクトルの対応する要素の差の二乗の合計を計算します。
構文
エイリアス: distanceL2Squared
.
引数
返される値
- 2つのベクトルの対応する要素の差の二乗の合計。 Float.
例
クエリ:
結果:
LinfDistance
L_{inf}
空間内の2つの点の距離(ベクトルの値は座標)を計算します (最大ノルム)。
構文
エイリアス: distanceLinf
.
引数
返される値
- 無限ノルム距離。 Float.
例
クエリ:
結果:
LpDistance
Lp
空間内の2つの点の距離(ベクトルの値は座標)を計算します (p-norm距離)。
構文
エイリアス: distanceLp
.
引数
vector1
— 最初のベクトル。 Tuple または Array.vector2
— 2番目のベクトル。 Tuple または Array.p
— 指数。可能な値: 実数[1; inf)
。 UInt または Float.
返される値
- pノルム距離。 Float.
例
クエリ:
結果:
L1Normalize
与えられたベクトルの単位ベクトルを計算します(タプルの値は座標) L1
空間内の タクシー幾何学。
構文
エイリアス: normalizeL1
.
引数
tuple
— Tuple.
返される値
例
クエリ:
結果:
L2Normalize
与えられたベクトルの単位ベクトルを計算します(タプルの値は座標)ユークリッド空間内で (ユークリッド距離 を使用)。
構文
エイリアス: normalizeL1
.
引数
tuple
— Tuple.
返される値
例
クエリ:
結果:
LinfNormalize
与えられたベクトルの単位ベクトルを計算します(タプルの値は座標) L_{inf}
空間内で (最大ノルム を使用)。
構文
エイリアス: normalizeLinf
.
引数
tuple
— Tuple.
返される値
例
クエリ:
結果:
LpNormalize
与えられたベクトルの単位ベクトルを計算します(タプルの値は座標) Lp
空間内で (p-norm を使用)。
構文
エイリアス: normalizeLp
.
引数
返される値
例
クエリ:
結果:
cosineDistance
2つのベクトル間のコサイン距離を計算します(タプルの値は座標)。返される値が小さいほど、ベクトルはより類似しています。
構文
引数
返される値
- 2つのベクトルの間の角度のコサインから1を引いた値。 Float.
例
クエリ:
結果: