Как интерпретировать значения расстояния (> 1) в выводе fcluster с metric=cosine в Python
Я пытаюсь сделать иерархическую кластеризацию в Python поверх коллекции документов. Я использовал scipy.cluster.hierarchy с методом = среднее и метрикой = косинус, как показано ниже:
distMatrix = pairwise_distances(X_normalized, metric='cosine')
L = fastcluster.linkage(distMatrix, method='average')
У меня проблема с интерпретацией результатов метода связи, так как некоторые расстояния больше одного. Как это возможно, когда метрика, которую я использую, является косинусом? Разве это не должно быть меньше или равно 1?
[[7. 22. 0. 2.] [14.
27. 0. 2.] [33. 34. 0.266383 2.] [2. 12. 0.77866776 2.] [18. 20. 1.09118911 2.] [0.
6. 1.09586741 2.] [26. 30. 1.09711324 2.] [32. 42. 1.12491309 3.] [15. 16. 1.12715133 2.] [5.
21. 1.18961564 2.] [4. 8. 1.21144117 2.] [3. 24. 1.21711052 2.] [9. 17. 1.26018569 2.] [1.
23. 1.27712536 2.] [35. 41. 1.34423149 3.] [13. 45. 1.36113739 3.] [28. 46. 1.38535987 3.] [29.
40. 1.40081718 3.] [31. 44. 1.42614738 3.] [25. 51. 1.42704815 4.] [11. 50. 1.43200913 4.] [10.
53. 1.44240297 4.] [47. 54. 1.4833146 5.] [19. 55. 1.48739052 5.] [48. 52. 1.49125894 5.] [49.
59. 1.50473572 7.] [58. 60. 1.55300865 10.] [57. 62. 1.56317408 14.] [56. 61. 1.5656443 11.] [63.
64. 1.58042986 25.]