使用每行与向量之间的余弦距离创建数据框列 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

如何利用SQL实现余弦相似度匹配

一、余弦相似度的原理在利用sql实现余弦相似度匹配之前，先讲一讲实现余弦相似度的原理，相信搞清楚原理之后，你可以用多种方法计算出两个向量之间的余弦相似度。...余弦相似度也可以用余弦距离表示，余弦距离通常定义为，也就是用 1 减去它们的余弦相似度来得到一个表示距离的数值，该数值范围在[0,2]之间，值越小表示两个向量越 “接近”，相似度越高。...这里假设有两个向量和，，向量 ,则、两向量的余弦相似度为：从上述公式可以看出，要计算两个向量的余弦相似度，只需要计算出两个向量的点积与模即可，接下来我们就分别计算两个向量的点积与模。...1.数据类型转换在这里我们可以重新创建一个中间表，来将 field3 列转换为数据类型，并保存到新数据表中： create table_b as select field1, field2...，不过需要注意的是，这里的相似度只是用余弦相似度公式计算出来的数值而已，而使用的也并不是真正的向量，只是将sql中的字段转换为类似向量的一种形式而已，所以仍要注意的是，这种方法只针对数值型数据可行，使用之前尤其要注意这一点

5261 0

不同品种猫猫有多相似呢，Python 文本相似度计算

数据处理数据原始有很多列，我们需要把 O 列直至末尾的这些描述每个品种猫猫的文本合为一列：以此计算每个品种的描述与其他品种描述的相似度，把“描述”列作为文本列表，“品种”作为索引，两两计算。...计算值是 0-1 之间的，越接近 1 说明文本越相似。...余弦距离接下来介绍的集中距离都是需要先将文本进行向量化的，通过向量化计算显示距离。...文本向量化必须两个对比的文本同时向量化操作，确保两文本向量化的长度一样才可进行计算，部分代码：两对比文本向量化后，再进行相似度计算：余弦相似度，值介于 0-1，越大说明两文本越相似。...最后使用 fuzzywuzz 计算的相似度，绘制热力相关图直观的展示猫猫品种哪些描述较为相似：异国短毛猫与加菲猫描述相似度较高，英囯蓝白与英国短毛猫相似度也较高。

1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

关于《Python数据挖掘入门与实战》读书笔记三（估计器和近邻算法）

为了对新个体进行分类，它查找训练集，找到与新个体相似的那些个体，看看这些个体大多属于哪个类别，就把新个体分到哪个类别。四、距离度量方法距离是数据挖掘的核心概念之一。...主要包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离，其中最常用的是欧氏距离。欧氏距离，即两个点之间的距离（两个特征向量长度平方和的平方根），得到的结果就是欧氏距离。...余弦距离更适合解决异常值和数据稀疏问题。直观上讲，余弦距离指的是特征向量夹角的余弦值。五、数据集理解即将用到的数据集叫作电离层（Ionosphere），这些数据是由高频天线收集的。...data_filename=os.path.join('','','ionosphere.data') # 创建Numpy数组X和y存放数据集。数据集大小已知，共有351行34列。...每行数据代表一组测量结果，我们可以将其称作数据集中的一个个体。

6003 0

100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第9天 : 向量数据库：pgvector 如何存储和检索 AI Embedding

二、向量检索的核心：相似度算法向量检索的本质，是计算两个向量的 “相似程度”。最常用的两种算法是L2 距离（欧氏距离）和余弦相似度，我们用一个例子直观理解：1....余弦相似度：方向比长度更重要余弦相似度计算的是两个向量夹角的余弦值，公式为：其中，分子是向量点积，分母是向量模长的乘积。结果范围在[-1,1]之间，值越大越相似。...如果直接用暴力检索（全表扫描计算相似度），100 万条数据可能需要几秒到几十秒，这在实时系统（如搜索框）中完全不可接受。因此，向量数据库的核心能力是索引优化。...创建存储向量的表我们需要一张表存储文本和对应的向量，向量列类型是vector(768)（BERT 生成的是 768 维向量）： -- 创建数据库和表 CREATE DATABASE semantic_search...IVFFlat 索引加速检索为了提升检索速度，给embedding列创建 IVFFlat 索引（基于余弦相似度）： -- 创建IVFFlat索引（nlist=100，根据数据量调整） CREATE

4371 0

R语言笔记完整版

pairs(data)——数据框各个变量的散布图 coplot(y~x|a+b)——多个变量时的散点图，在a，b（向量或是因子）的划分下的y与x的散点图 scatterplotMatr...(user_id，item_id)作为每行的一对标识ID（因子），前面的“.”号省略数据框名称；summrize是一个函数fun；liulan是一个变量，最后生成的数据框只有user_id，item_id...修改数据组织结构，创建一个数据矩阵，以id.var作为每行的编号，剩余列数据取值仅作为1列数值，并用原列名作为新数值的分类标记。...之后可以用cor（）计算每列数据之间的相关系数，并计算距离。...>)[，1]——把数据框转化为矩阵后，再去提取列向量 na和NULL的区别 is.na()——判断na值存在，na是指该数值缺失但是存在。

5K4 1

【译】向量搜索的相似度度量

余弦相似度我们使用“余弦相似度”或“余弦距离”来表示两个向量之间的方向差异。例如，你需要转多少度才能面向前门？...cosine 所以，我们知道了余弦相似度度量的是两个向量之间的夹角。让我们再次将我们的向量想象成一列数字。不过这次的过程稍微复杂一些。我们再次将向量上下对齐。...这个过程测量了你和最近的点心之间的直线距离。何时应该使用内积？内积就像欧几里得距离和余弦相似度的混合体。当涉及到归一化数据集时，它等同于余弦相似度，因此内积适用于归一化或非归一化数据集。...这意味着我们在使用倒排文件索引[10]或类似HNSW[11]的图索引时应该小心使用内积。译注：在倒排文件索引或HNSW（一种图索引方法）这类数据结构中，我们通常希望快速找到与给定查询最相似的项。...计算杰卡德距离或指数是一项有趣的任务，因为乍一看它并不太有效。与汉明距离一样，杰卡德只适用于二进制数据。我发现传统的“并集”和“交集”形式令人困惑。我用逻辑上的方式理解它。

3951 0

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（5）——数据转换之邻近度

例如，如果邻近度度量原来在区间[0,∞]上取值，则需要使用非线性变换，并且在新的尺度上，值之间不再具有与原来相同的联系。...其中，“.”表示向量点积， ? ， ? 是向量x的长度， ? 。余弦相似度实际上是x和y之间夹角（余弦）的度量。...（当量值是重要的时，欧几里得距离可能是一种更好的选择。）对于长度为1的向量，余弦度量可以通过简单地取点积计算。从而，在需要大量对象之间的余弦相似度时，将对象规范化，使之具有单位长度可以减少计算时间。...标准化欧几里得距离解决了不同属性的尺度（值域）不一致的问题，但当某些属性之间相关时，可能需要使用马氏距离。四、选取正确的邻近度度量首先，邻近度度量的类型应该与数据类型相适应。...对于稠密的、连续的数据，通常使用距离度量，如欧几里得距离。数据挖掘中，取实数值的数据是连续的数据，而具有有限个值或无限但可数个值的数据称为离散数据。

1.2K2 0

tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（二）

“1” ②计算列表中每个数据框的 V区片段usage的香农熵 entropy.seg(twb, HUMAN_TRBV) ③计算两个数据框之间的V-usage的JS差异 js.div.seg(twb[...= F) #计算距离 vis.radarlike(imm.js, .ncol = 2) #每个数据框与其他数据框的距离结果绘制距离图（2）主成分分析Principal Component Analysis...， "nuc"代表使用CDR3的核苷酸序列 #.seq="aa" 代表使用CDR3的氨基酸序列 #.verbose是否输出程序进程#比较twb的前两个数据框 ②twb数据框两两评估相似性 repOverlap...函数shared.summary 相当于repOverlap(, 'exact')，但适用于共享的数据框。cosine.sharing函数利用共享序列计数向量的余弦相似度衡量集合之间的距离。...d) 七、突变网络突变网络(或突变图)是一个图，顶点代表核苷酸或框内氨基酸序列（框外氨基酸序列在创建突变网络的时候会被过滤掉），边代表用hamming距离连接(parameter .method =

3.7K3 0

深入了解推荐系统中的相似性

集A和集B之间的Jaccard距离d(x，y)由下式给出， ? 余弦距离两个向量A和B之间的余弦距离是角度d(A，B)，由， ? 其中 ?...分别是向量A和向量B的范数，n是要审查的产品(本例中是电影)的数量。余弦距离在0到180度之间变化。...「计算余弦距离」：现在让我们计算观众A和B之间以及观众A和C之间的余弦距离。为此，我们首先必须创建一个表示其评分的向量。为了简单起见，我们假设空格等于0的等级。...A和B之间的余弦距离为： ? 同样，A和C之间的余弦距离为： ? 这是合理的，因为它表明A比C更接近B。转换评分我们还可以通过对矩阵中的每个元素应用定义良好的规则来转换效用矩阵中捕获的数据。...对于标准化值，对应于观众A、B和C的向量为： ? A和B以及A和C之间的余弦距离为： ? 虽然标准化评分的余弦距离计算并没有改变最初的结论（即A比C更接近B），但它确实放大了向量之间的距离。

1.1K1 0

目标跟踪基础：两张图片相似度算法

在跟踪中，下一帧的目标要和上一帧的目标做一个匹配，才能确定是同一个目标。那么同样是行人，如何确定检测框是同一个目标呢？可以对检测框的目标与上一针所有检测框目标进行相似度匹配。...01 传统相似度算法1.1 余弦相似度余弦相似度是一种常用的衡量向量之间相似度的方法，它可以用于计算两个向量之间的夹角的余弦值。...在图像相似度计算中，可以将图像转换为特征向量，然后使用余弦相似度来比较这些特征向量的相似程度。...在图像相似度计算中，可以将图像转换为特征向量（如使用卷积神经网络提取的特征向量），然后计算这些特征向量之间的余弦相似度来衡量图像的相似性。1.2 哈希算法在图片相似度算法中，哈希算法也被广泛应用。...图核方法旨在衡量不同图之间的相似性或距离。图核方法基于图的结构和属性信息，通过将图数据映射到一个高维的向量空间中进行计算。这样可以使用向量空间中的传统机器学习算法来进行图的比较和分类。

4.6K3 0

2022年你应该知道的五大机器学习算法，解释型算法、降维算法榜上有名

算法 K-means聚类：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。...5 相似性算法（KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD...）什么是相似性算法？相似性算法是指那些计算记录/节点/数据点/文本对的相似性的算法。...所以相似性算法包含许多种类，例如有比较两个数据点之间距离的相似性算法，如欧氏距离；也有计算文本相似性的相似性算法，如列文斯坦算法。...欧几里德距离：一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...余弦相似度：利用向量空间中两个向量夹角间的余弦值衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。

7751 0

如何为协同过滤选择合适的相似度算法

与相似度通常一起使用的一个概念是距离，这两个概念都可以用来衡量物体在高维空间的亲疏程度。...欧氏距离每个向量可以认为是在高维空间中的一个点，欧式距离就是衡量这两个点之间的距离，欧式距离不适合布尔向量之间。 ?...可以看到，余弦相似度对向量长度进行了归一化，所以它的结果与向量长度无关，只与向量的夹角有关。...皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系。 ? 可以看出，皮尔逊相关系数会将原始的向量将去该向量的平均值，修正后的余弦相似度会将原始的向量中的值减去每列的平均值。...总结这里介绍了几种常见向量的相似度计算方法，如果向量的元素是布尔类型的相似度，适合使用杰卡德相似度、余弦相似度、修正余弦相似度，如果向量的元素是实数值，适合使用欧氏距离、余弦相似度、修正余弦相似度。

2.2K5 0

BoT-SORT | 多目标跟踪tricks

与目标检测器驱动的检测相比，使用 KF 状态估计作为跟踪器的输出会导致边界框形状次优。...由于缺乏关于相机运动的额外数据（例如导航、IMU 等）或相机内参，2个相邻帧之间的图像配准是相机刚性运动在图像平面上投影的良好近似。使用OpenCV的全局运动估计 (GMC) 技术来表示背景运动。...因为外观特征可能容易受到人群、遮挡和模糊对象的影响，为了保持正确的特征向量，只考虑高置信度检测。为了在平均轨迹外观状态和新的检测嵌入向量之间进行匹配，测量余弦相似度。...作者决定放弃外观成本 Aa 和运动成本Am之间的共同加权和来计算成本矩阵C，lambda=0.98 开发了一种结合运动和外观信息的新方法，即 IoU 距离矩阵和余弦距离矩阵。...首先，就 IoU 的分数而言，低余弦相似度或距离较远的候选者会被拒绝。然后，使用矩阵的每个元素中的最小值作为Cost矩阵 C 的最终值。

3.2K1 0

5大常见机器学习算法

然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。层次聚类：通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。...相似性算法 KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD… 什么是相似性算法相似性算法是指那些计算记录/节点/数据点/文本对的相似性的算法。...所以相似性算法包含许多种类，例如有比较两个数据点之间距离的相似性算法，如欧氏距离；也有计算文本相似性的相似性算法，如列文斯坦算法。...欧几里德距离：一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...余弦相似度：利用向量空间中两个向量夹角间的余弦值衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。

4122 0

快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！

我们在上回提到，当公司简称与公司全称之间的变化规则比较复杂的情况下，单纯依靠excel上vlookup、find等函数或者正则表达式难以处理这样的模糊匹配问题。...上回小工具的工作原理就是，把表A中每个文本，与表B的文本一一对比计算，选出最优Levenshtein距离所对应的文本。...余弦相似度 Cosine Similarity 该算法，将文本分词再转化为向量，计算文本相似度变成了计算两个空间向量之间的夹角，通过余弦相似度来反映。...夹角越接近0，余弦值越接近于1，两个文本相似度越高。使用余弦相似度的优势在于，只需要把两个表转化为两个矩阵，求它们的内积即可。...使用方法及注意事项与上一个小工具基本一致（除了速度极大提升）。需要百分百准确匹配的，可以跟我交流或者找我定制。

1.7K2 0

R语言入门系列之二

R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示： ⑴内容添加与修改 ①添加修改新变量...()函数，该函数可以调用文本编辑器然后使用键盘来对数据框进行修改，如下所示：使用names()函数可以调用或重新赋值变量名，如下所示： ②数据融合与删除横向合并两个数据框，需要使用merge()...如果仅仅是合并数据（不关心行、列的对应情况或者确定行、列正好对应），可以使用函数cbind()和函数rbind()来横向、纵向合并数据框或者矩阵、向量。...④method="range"，Min-max标准化，将数据减去该行或者列的最小值，并比上最大值与最小值之差(defaultMARGIN=2)，Min-max标准化后的数据全部位于0到1之间。...⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为

4.9K3 0

5 大常用机器学习模型类型总结

算法 K-means聚类： K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 ...05 相似性算法 (KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD...)...所以相似性算法包含许多种类，例如有比较两个数据点之间距离的相似性算法，如欧氏距离；也有计算文本相似性的相似性算法，如列文斯坦算法。...欧几里德距离：一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...余弦相似度：利用向量空间中两个向量夹角间的余弦值衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。

3.2K2 0

Matlab矩阵大全

② 找矩阵A每行的最大值： [max_A,index]=max(A,[],2); 其中，max_A是最大的数值，index是最大的数值所处的位置同理可求出每行，每列的最小值...x的平方根 sin(x) 正弦函数 cos(x) 余弦函数 tan(x) 正切函数 asin(x) 反正弦函数 acos(x) 反余弦函数 atan(x) 反正切函数 mode(a,b) a与b相除取余数...min(a,b) 返回a, b中较小的数值 max(a,b) 返回a, b中较大的数值 mean(x) 求x的列平均数（列平均） median(x) 求x的列中位数（列中位数） sum(x) x中各个列之间的元素求和...rank(x) X矩阵的秩 5.生成对角矩阵的基本用法（1）diag(a) 使用diag(a)命令生成对角矩阵，a为某个向量，如下所示： A=diag([1 2 3]) （2）diag(...a,i) 使用diag(a,i)命令生成，a为某个向量，i为a向量相对主对角线偏移的列数（向上为正，向下为负）。

1.4K2 0

基于协同过滤的推荐引擎（理论部分）

电影_用户矩阵.png 相似度计算欧式距离欧氏距离指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离，就是那个“根号下横坐标差的平方加纵坐标差的平方”。...1.0/(1.0 + 欧式距离)的作用是使相似度的值在0到1之间变化，越相似，相似度的值越大，距离为0时，相似度为1。皮尔逊相关系数 ?...看最后一个公式，对比两个向量的余弦公式，长得挺像，据说皮尔逊系数是两组向量的余弦。...余弦相似度就是计算两个向量夹角的余弦值，如果夹角为90度，则相似度为0；如果方向相同，相似度为1。因为余弦值的范围也是-1～1，所以需要用同样的方法进行归一化。

1.1K5 0

点击加载更多

如何利用SQL实现余弦相似度匹配

不同品种猫猫有多相似呢，Python 文本相似度计算

关于《Python数据挖掘入门与实战》读书笔记三（估计器和近邻算法）

100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第9天 : 向量数据库：pgvector 如何存储和检索 AI Embedding

推荐系统中的相似度度量

R语言笔记完整版

【译】向量搜索的相似度度量

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（5）——数据转换之邻近度

tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（二）

深入了解推荐系统中的相似性

目标跟踪基础：两张图片相似度算法

2022年你应该知道的五大机器学习算法，解释型算法、降维算法榜上有名

如何为协同过滤选择合适的相似度算法

BoT-SORT | 多目标跟踪tricks

5大常见机器学习算法

快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！

R语言入门系列之二

5 大常用机器学习模型类型总结

Matlab矩阵大全

基于协同过滤的推荐引擎（理论部分）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐