Выход сходства косинуса различен для разных библиотек

Question

Я пытаюсь найти расстояние косинуса между двумя n-мерными векторами. Я сделал это, используя как scipy, так и sklearn. Как-то вывод двух библиотек отличается. Я не могу понять, почему.

import numpy as np 
from scipy import spatial 
from sklearn import metrics 
a=np.array([1,2,3,4]) 
b=np.array([2,3,1,4]) 
X=np.array([a,b]) 
print spatial.distance.pdist(X,'cosine')[0] 
print metrics.pairwise.cosine_similarity(a,b)[0][0] 
print metrics.pairwise_distances(np.reshape(a,(1,4)),np.reshape(b,(1,4)),metric = 'cosine')[0][0] 

Выход этого кода выглядит следующим образом:

0.1 

0.9 

0.1 

Answer 1

Разница заключается в том, что один раз, когда вы вычислить косинус расстояние (spatial.distance.pdist, metrics.pairwise_distances), в то время как другое время вы вычисления косинуса сходство (metrics.pairwise.cosine_similarity).

Так cosine_distance = 1 - cosine_similarity, что объясняет, почему distance между двумя точками данных в вашем примере 0.1 и similarity между ними 0.9.

scipy обычно вычисляет расстояния, и если вы посмотрите на docs, то расстояние от косинуса фактически определяется как 1 - cosine_similarity.