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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

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

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.

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.

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

  • vectorTuple 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

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.

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.

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.

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.

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.

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

返される値

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

返される値

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

返される値

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

  • tupleTuple.
  • 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

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.

クエリ:

結果: