使用sklearn自带公式计算余弦相似度

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

a1=np.arange(15).reshape(-1,5)
a2=np.arange(20).reshape(4,5)
print(cosine_similarity(a1,a2))

输出结果：

[[1. 0.91465912 0.87845859 0.86154979]
[0.91465912 1. 0.99663684 0.99323905]
[0.87845859 0.99663684 1. 0.9994114 ]]

猜想，第一行的值是a1中的第一个样本与a2中所有的样本的余弦相似度；以此类推；

证明如下：

自定义一个函数：
def cosine_similarity2(vector,matrix):
size=len(matrix)
data_one_set=np.tile(vector,(size,1))
dot_product=data_one_set*matrix
dot_product_sum=dot_product.sum(axis=1)
data_one_set_sq=data_one_set**2
data_one_set_sq_sum=data_one_set_sq.sum(axis=1)
data_one_set_magnitude=data_one_set_sq_sum**0.5
matrix_sq=matrix**2
matrix_sq_sum=matrix_sq.sum(axis=1)
matrix_sq_sum_magnitude=matrix_sq_sum**0.5
ratio=dot_product_sum/(data_one_set_magnitude*matrix_sq_sum_magnitude)
return ratio

a1=np.arange(5).reshape(-1,5)
a2=np.arange(20).reshape(4,5)
print(cosine_similarity(a1,a2))
print(cosine_similarity2(a1,a2))

结果输出：
[[1. 0.91465912 0.87845859 0.86154979]]
[1. 0.91465912 0.87845859 0.86154979]

足以证明猜想的正确性；

使用sklearn自带公式计算余弦相似度相关推荐

php数据分析引擎,PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例
php 的 PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科: /** * 数据分 ...
pytorch计算余弦相似度
在pytorch中,可以使用torch.cosine_similarity函数对两个向量或者张量计算余弦相似度.先看一下pytorch源码对该函数的定义: class CosineSimilarity ...
NLP-文本匹配-2016：MaLSTM（ManhaĴan LSTM，孪生神经网络模型）【语句相似度计算：用于文本对比，内容推荐，重复内容判断】【将原本的计算余弦相似度改为一个线性层来计算相似度】
<MaLSTM原始论文:Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity> MaLSTM模型(ManhaĴa ...
相似度算法 php,PHP计算余弦相似度算法
这篇文章主要介绍了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法,结合具体实例形式分析了php计算余弦相似度的操作步骤与相关实现技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法.分 ...
java计算余弦相似度
您可以使用以下java代码来计算余弦相似度 import java.util.List;public class CosineSimilarity {public static double cosi ...
python用角度计算余弦值_Python 使用sklearn计算余弦相似度
背景在计算相似度时,常常用到余弦夹角来判断相似度,Cosine(余弦相似度)取值范围[-1,1],当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1,两个方向正交 ...
mysql计算余弦相似度_余弦相似度公式及推导案例
定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性.0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1:并且其最小值是-1.从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相 ...
从利用gensim 训练好的word2vec模型中取出向量并计算余弦相似度，Levenshtein distance 计算
1.Levenshtein distance 表示两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑次数,允许的操作有:替换.插入和删除导入包: import Levenshtein #Levensht ...
使用Keras计算余弦相似度（Cosine Similarity）
因为Merge函数在Keras新版本中已经不再使用了,在计算批次余弦相似度时,需要自定义函数.余弦相似度定义如下: 要计算两个向量相似度有如下步骤: 分别计算两个向量l2范式,计算两个向量的点乘点乘 ...

使用sklearn自带公式计算余弦相似度

使用sklearn自带公式计算余弦相似度相关推荐

最新文章

热门文章