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FeatureDistance[example1,example2,extractor]

extractor で定義された特徴空間における example1と example2の間の距離を与える．

FeatureDistance[extractor]

ペアになった例に適用可能なFeatureDistanceの演算子形を表す．

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FeatureDistance

FeatureDistance[example1,example2,extractor]

extractor で定義された特徴空間における example1と example2の間の距離を与える．

FeatureDistance[extractor]

ペアになった例に適用可能なFeatureDistanceの演算子形を表す．

詳細とオプション

例題

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例  (1)

FeatureDistanceで使用するために，単純なペアのデータ集合でFeatureExtractorFunctionを訓練する：

Wolfram Language code: fe = FeatureExtraction[{{1.4, "A"}, {1.5, "A"}, {2.3, "B"}, {5.4, "B"}}]

2つのペアの間の距離を訓練された特徴抽出器を使って計算する：

Wolfram Language code: FeatureDistance[{1.8, "A"}, {4.5, "B"}, fe]

スコープ  (1)

FeatureDistance関数を色のリストで訓練する：

Wolfram Language code: list = ColorData["AlpineColors"] /@ Range[0, 1, 0.1]
Wolfram Language code: fe = FeatureExtraction[list]
Wolfram Language code: fd = FeatureDistance[fe]

新色間の距離を訓練済みの距離関数で計算する：

Wolfram Language code: fd[Yellow, Orange]

この距離メトリックでRedに最も近い色を求める：

Wolfram Language code: Nearest[list, Red, 1, DistanceFunction -> fd]

オプション  (1)

DistanceFunction  (1)

特徴抽出器を訓練してテキストからTF-IDFベクトルを計算する：

Wolfram Language code: fe = FeatureExtraction[{"the cat is grey", "my cat is fast", "this dog is scary", "the big dog"}, "TFIDF"]

この特徴抽出器の特徴距離を構築する：

Wolfram Language code: fd1 = FeatureDistance[fe]
Wolfram Language code: fd1["the cat is grey", "the big dog"]

距離関数EuclideanDistanceが選ばれている．オプションDistanceFunctionを使って代りにCosineDistanceを選ぶ：

Wolfram Language code: fd2 = FeatureDistance[fe, DistanceFunction -> CosineDistance]
Wolfram Language code: fd2["the cat is grey", "the big dog"]

アプリケーション  (1)

犬の画像のデータベースを作る：

Wolfram Language code: dataset = {[image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image]};

このデータ集合からの抽出器関数を訓練する：

Wolfram Language code: fe = FeatureExtraction[dataset]

FeatureDistanceを使って2つの画像間の特徴空間での距離を計算する：

Wolfram Language code: FeatureDistance[[image], [image], fe]

抽出された特徴間のEuclideanDistanceと比較する：

Wolfram Language code: EuclideanDistance@@fe[{[image], [image]}]

FeatureDistanceの演算子形を生成する：

Wolfram Language code: fd = FeatureDistance[fe]

この演算子形は距離計算に使うことができる：

Wolfram Language code: fd[[image], [image]]

この特徴距離を使ってデータ集合の距離行列を計算する：

Wolfram Language code: dm = DistanceMatrix[dataset, DistanceFunction -> fd];
Wolfram Language code: dm // MatrixPlot

特徴空間で他の犬からの距離が最大の犬を求める：

Wolfram Language code: dataset[[Ordering[Mean[dm], -1]]]

特性と関係  (1)

FeatureNearestは，特徴空間内の近い例を求めるために使うことができる：

Wolfram Language code: lines = ExampleData[{"Text", "OriginOfSpecies"}, "Lines"]; fe = FeatureExtraction[ExampleData[{"Text", "OriginOfSpecies"}, "Lines"], {"LowerCasedText", "TFIDF", "DimensionReducedVector"}]; FeatureNearest[ExampleData[{"Text", "OriginOfSpecies"}, "Lines"], "domesticated pigeons", FeatureExtractor -> fe]//Short//AbsoluteTiming

この方法はNearestでカスタムのDistanceFunctionを使うより通常は高速である：

Wolfram Language code: fd = FeatureDistance[fe]; Nearest[lines, "domesticated pigeons", 1, DistanceFunction -> fd]//Short//AbsoluteTiming

おもしろい例題  (1)

手書き数字のNearestNeighborGraphを生成する：

Wolfram Language code: mnist = ExampleData[{"MachineLearning", "MNIST"}, "Data"]; fe = FeatureExtraction[Keys[mnist]]; fd = FeatureDistance[fe]

異なる数字のサンプル：

Wolfram Language code: digits = Catenate@GroupBy[mnist, Values -> Keys, RandomSample[#, 2]&]

グラフを計算する：

Wolfram Language code: NearestNeighborGraph[digits, DistanceFunction -> fd, VertexLabels -> Automatic]
Wolfram Research (2016), FeatureDistance, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html.

テキスト

Wolfram Research (2016), FeatureDistance, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html.

CMS

Wolfram Language. 2016. "FeatureDistance." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html.

APA

Wolfram Language. (2016). FeatureDistance. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_featuredistance, author="Wolfram Research", title="{FeatureDistance}", year="2016", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html}", note=[Accessed: 16-October-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_featuredistance, organization={Wolfram Research}, title={FeatureDistance}, year={2016}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureDistance.html}, note=[Accessed: 16-October-2026]}