机器学习概念 —— 样本距离矩阵

样本（XN⋅dXN⋅dX_{N\cdot d}）之间的距离矩阵
```
N, d = X.shape
X_square = np.sum(X*X, axis=1).reshape(N, 1)
dist_mat = 2*X_square - 2*X.dot(X.T)
```
pj|i=exp(−∥xi−xj∥2/2σ2i)∑k≠iexp(−∥xi−xk∥2/2σ2i)pj|i=exp⁡(−‖xi−xj‖2/2σi2)∑k≠iexp⁡(−‖xi−xk‖2/2σi2)

p_{j|i}=\frac{\exp\left(-\|x_i-x_j\|^2\big/2\sigma_i^2\right)}{\sum\limits_{k\neq i}\exp\left(-\|x_i-x_k\|^2\big/2\sigma_i^2\right)}
```
def _joint_distribution_matrix(D, sigma):P = np.exp(-D*D/2/sigma**2)P /= np.sum(P, axis=1)return P
```

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