Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Deep Learning avec Python
et Keras et Tensorflow Voir le programme détaillé

Module « scipy.spatial.distance »

Fonction sokalsneath - module scipy.spatial.distance

Signature de la fonction sokalsneath

def sokalsneath(u, v, w=None) 

Description

help(scipy.spatial.distance.sokalsneath)

Compute the Sokal-Sneath dissimilarity between two boolean 1-D arrays.

The Sokal-Sneath dissimilarity between `u` and `v`,

.. math::

   \frac{R}
        {c_{TT} + R}

where :math:`c_{ij}` is the number of occurrences of
:math:`\mathtt{u[k]} = i` and :math:`\mathtt{v[k]} = j` for
:math:`k < n` and :math:`R = 2(c_{TF} + c_{FT})`.

Parameters
----------
u : (N,) array_like, bool
    Input array.
v : (N,) array_like, bool
    Input array.
w : (N,) array_like, optional
    The weights for each value in `u` and `v`. Default is None,
    which gives each value a weight of 1.0

Returns
-------
sokalsneath : double
    The Sokal-Sneath dissimilarity between vectors `u` and `v`.

Examples
--------
>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [1, 1, 0])
0.66666666666666663
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [2, 1, 0])
0.0
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [3, 1, 0])
-2.0

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Sensibilisation à
l'Intelligence Artificielle Voir le programme détaillé