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Wolfram 语言与系统参考资料中心

FeatureDistance

FeatureDistance[example₁,example₂,extractor]

给出由 extractor 定义的特征空间中 example₁ 和 example₂ 之间的距离.

FeatureDistance[extractor]

表示可应用于一对范例的 FeatureDistance 的运算符形式.

更多信息和选项

FeatureDistance 可用于多种数据类型，包括数值、文本、声音和图像以及这些类型的组合等.
extractor 通常是由 FeatureExtraction 生成的 FeatureExtractorFunction 对象.
FeatureDistance[extractor][ex₁,ex₂] 等价于 FeatureDistance[ex₁,ex₂,extractor].
可以给出以下选项：
DistanceFunction Automatic 用于特征空间的距离
选项 DistanceFunction 可以是任何距离或相异度函数，或定义两个值之间距离的函数 f.
对于数值特征向量，缺省设置为 DistanceFunctionEuclideanDistance.

范例

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基本范例 (1)

在一个简单的数据集上训练 FeatureExtractorFunction，以便与 FeatureDistance 配合使用：

用训练过的特征提取器计算两对数据之间的距离：

范围 (1)

在一组颜色上训练 FeatureDistance 函数：

用训练好的距离函数计算新颜色之间的距离：

根据此距离度量，找出最接近 Red 的颜色：

选项 (1)

DistanceFunction (1)

训练特征抽取程序来计算词频逆向文件频率（TF-IDF）：

构建这个特征抽取程序的特征距离：

距离函数 EuclideanDistance 已被选定. 使用选项 DistanceFunction 来选择 CosineDistance：

应用 (1)

构建一组狗的图片数据集：

从这个数据集训练抽取函数：

使用 FeatureDistance 计算两个图片之间的特征空间：

与提取出的特征之间的 EuclideanDistance 进行比较：

生成 FeatureDistance 的运算符形式：

此算符形式可用于计算距离：

使用特征距离计算数据集的距离矩阵：

找到在特征空间中与其它狗距离最大的狗：

属性和关系 (1)

FeatureNearest 可用于在特征空间中寻找相近的样例：

这通常比使用带有自定义 DistanceFunction 的 Nearest 更快：

巧妙范例 (1)

生成手写数字的 NearestNeighborGraph：

抽取一些不同的数字：

计算该图：

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