如何计算 Python 中矩阵中所有对象之间的成对距离

Question

我有一个特征矩阵，其中主题在行中，特征在列中。 我想计算所有主题（行）之间的成对距离（例如平均绝对距离）。 什么是最简单和最快的方法？

让特征是一个大小为 (100, 200) 的矩阵。

features = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 1, (100,200)))

期望的输出：

• 距离数据框：类似于下图

  subject1 subject2 distance 0 1 0.124 0 2 0.453...

• 邻接矩阵：我的最终目的是根据计算的距离创建邻接矩阵。

Answer 1

我不确定这是否正是您想要的，但想发布，因为我认为部分将用于解决方案，

我使用来自sklearn的 pairwise_distance，然后 熔化将 output 塑造成您想要的格式，所以

import pandas as pd
from sklearn.metrics import pairwise_distances

features = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 1, (100,200)))

并创建距离

distances = pd.DataFrame( pairwise_distances(features) )
distances['subject'] = distances.index

distances.melt(id_vars=['subject'])

哪个会回来

      subject variable     value
0           0        0  0.000000
1           1        0  5.479917
2           2        0  5.696208
3           3        0  5.889866
4           4        0  5.851760
...       ...      ...       ...
9995       95       99  5.571289
9996       96       99  5.588377
9997       97       99  5.794598
9998       98       99  6.021844
9999       99       99  0.000000

重复/零仍然是其中的一部分，它是整个 sjabang！