cupyx.scipy.spatial.distance.jensenshannon#

cupyx.scipy.spatial.distance.jensenshannon(u, v)[源代码]#

计算两个一维数组之间的 Jensen-Shannon 距离。

Jensen-Shannon 距离定义为

\[d(u, v) = \sqrt{\frac{KL(u \| m) + KL(v \| m)}{2}}\]

其中 \(KL\) 是 Kullback-Leibler 散度，\(m\) 是 u 和 v 的逐点平均。

参数:

  • u (array_like) – 大小为 (N,) 的输入数组

  • v (array_like) – 大小为 (N,) 的输入数组

返回值:

向量 u 和 v 之间的 Jensen-Shannon 距离。

返回类型:

jensenshannon (double)