在机器学习和数据分析中，经常需要计算两个数据点之间的距离。这可以通过多种方式实现，例如使用欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似度等。本文将介绍如何使用一个特定的函数来计算一组点中与另一点最近的点，并提供详细的参数说明和代码示例。
该函数主要用于计算矩阵X中每一行与矩阵Y中点的最小距离。它通过指定的距离度量来确定Y中与X中每一行最近的点的索引。这个操作通常等同于调用pairwise_distances函数并使用argmin方法，但该函数使用更少的内存，并且对于大型数组来说计算速度更快。需要注意的是，此函数仅适用于密集的二维数组。
函数的参数包括：
度量的有效值包括但不限于：
from scikit-learn: ['cityblock', 'cosine', 'euclidean', 'l1', 'l2', 'manhattan']
from scipy.spatial.distance: ['braycurtis', 'canberra', 'chebyshev', 'correlation', 'dice', 'hamming', 'jaccard', 'kulsinski', 'mahalanobis', 'minkowski', 'rogerstanimoto', 'russellrao', 'seuclidean', 'sokalmichener', 'sokalsneath', 'sqeuclidean', 'yule']
请注意，'kulsinski'从SciPy 1.9开始已被弃用，并将在SciPy 1.11中移除。另外，'matching'在SciPy 1.9中已被移除，请使用'hamming'代替。
函数返回一个numpy数组，其中Y[argmin[i], :]是与X[i, :]最近的Y中的行。
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
X = [
[0, 0, 0],
[1, 1, 1]
]
Y = [
[1, 0, 0],
[1, 1, 0]
]
result = pairwise_distances_argmin(X, Y)
print(result) # 输出: [0 1]
以上代码展示了如何使用pairwise_distances_argmin函数来计算X中每个点与Y中最近点的索引。输出结果表明，X中的第一个点与Y中的第一个点最近，而X中的第二个点与Y中的第二个点最近。
对于更深入的学习和实践，可以参考以下主题：