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

• vector — Tuple または Array.

返される値

• L1ノルムまたは タクシー幾何学 距離。 UInt、Float または Decimal.

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

• vector — Tuple または Array.

返される値

• L2ノルムまたは ユークリッド距離。 Float.

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

• vector — Tuple または Array.

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

• vector — Tuple または Array.

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

• vector — 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

• Lp-norm。 Float.

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

• 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.

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

• 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.

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

• 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.

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

• vector1 — 最初のベクトル。 Tuple または Array.
• vector1 — 2番目のベクトル。 Tuple または Array.

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

• 単位ベクトル。 Tuple の Float.

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

• 単位ベクトル。 Tuple の Float.

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

• 単位ベクトル。 Tuple の Float.

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

• tuple — Tuple.
• p — 指数。可能な値: [1;inf) の任意の数字。 UInt または Float.

返される値

• 単位ベクトル。 Tuple の Float.

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

• vector1 — 最初のタプル。 Tuple または Array.
• vector2 — 2番目のタプル。 Tuple または Array.

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: