linear_kernel

sklearn.metrics.pairwise.linear_kernel(X, Y=None, dense_output=True)

计算X和Y之间的线性核。

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:

X{array-like, sparse matrix}，形状为 (n_samples_X, n_features)

一个特征数组。

Y{array-like, sparse matrix}，形状为 (n_samples_Y, n_features)，默认=None

一个可选的第二个特征数组。如果为 None ，则使用 Y=X 。

dense_outputbool, 默认=True

即使输入是稀疏的，是否返回密集输出。如果 False ，则当两个输入数组都是稀疏时，输出是稀疏的。

Added in version 0.20.

Returns:

kernelndarray，形状为 (n_samples_X, n_samples_Y)

线性核的Gram矩阵，即 X @ Y.T 。

Examples

>>> from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> linear_kernel(X, Y)
array([[0., 0.],
       [1., 2.]])