我有一个这样的矩阵，其中每一行都是一个向量，需要在不使用循环的情况下计算向量之间的成对余弦距离(在本例中，作为一个2x2矩阵)？我知道对于笛卡尔距离，一个人可以填充一个维度，但不知道这里最好的方法。
浏览 42提问于2020-02-17得票数 0
2回答
我有一个包含5000项(行)和2048个特性(列)的dataframe。
我的数据形状是(5000,2048)，当我用滑雪板中的成对距离计算余弦矩阵时，得到了(5000,5000)矩阵。但是现在，如果我有一个新的(1,2048)的向量形状，如何利用我已经计算过的(5000,5000)余弦矩阵，
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
如何使用TensorFlow有效地计算矩阵中的成对余弦距离？给定一个MxN矩阵，结果应该是一个MxM矩阵，其中位置[i][j]处的元素是输入矩阵中第一行和第j行/向量之间的余弦距离。sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
pairwise_distance
浏览 0提问于2018-01-28得票数 7
回答已采纳
我知道Matlab中的pdist(X，distance)用于获取点的(nxd)矩阵，并计算它们之间的成对距离。我还知道，如果矩阵包含向量而不是点，那么它有一个额外的选项来计算余弦距离。我想做的是取一个(n X D X t)矩阵，它保存样本随时间t的变化位置，并高效/快速地计算所有对&
浏览 0提问于2012-04-22得票数 0
2回答
余弦相似度:通常用于两个文档之间的比较。它测量两个向量之间的角度。如果该值为零，则两个向量之间的角度为90度，并且它们不共享任何项。如果该值为1，则除了幅值之外，这两个向量是相同的。余弦用于数据稀疏、不对称且存在缺乏特征的相似性时。但是，如果我有10个文档，这意味着我必须Cos(v1,v3)= ?
浏览 1提问于2012-12-19得票数 3
1回答
特征中两个矩阵的两两差
、、、
在matlab/octave中，矩阵之间的成对距离(如k-均值)由一个函数调用(参见)计算，以distFunc(Codebook, X)为参数，维数为KxD的两个矩阵。在Eigen中，这可以通过广播对矩阵和一个向量进行，就像在上解释的那样
(m.colwise() - v).colwise().squaredNorm().minCoeff(&i
浏览 4提问于2013-10-09得票数 3
回答已采纳
需要找到python函数，其工作方式类似于R func：即，通过逐对计算数据行之间的余弦距离来寻找相似矩阵如果NaNs存在，则应该在这2行中删除带有NaNs的确切列。
upd.我还尝试从中删除循环中每对行中的，使用余弦 func。它给出了与R相同的结果，但工作时间:(
浏览 0提问于2019-01-17得票数 1
回答已采纳
2回答
加速Python文本解析
、、、
我有一个由大字符串(从300 pptx文件中提取的文本)组成的数据集。通过使用熊猫应用，我在每个字符串上执行一个“平均”函数，平均值为每个单词查找对应的单词向量，将其与另一个向量相乘，并返回平均相关性。mean / word_totaldf['average'] = df['text'].apply(lambda x: average(x))
我一直在研究编写代码的其他方法(例如df.loc -> df.at)、cython和
浏览 0提问于2018-03-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个由dim q(行)p(列)组成的二维网格。网格的元素是元素本身的索引。所以元素ai，j=(i，j)。现在我需要在这些点之间创建具有圆度约束的成对距离，这意味着元素距离(ai，p-1，ai,0)=1 (我使用的是基于0索引的矩阵，就像在Python中一样)。类比距离(aq-1，j，a0，j)=1
注意到distance(aq-2，j，a0，j)是从0到q-2的</em
浏览 24提问于2021-05-12得票数 0
回答已采纳
我希望能够计算n维点的列表(或数组)之间的成对距离。我想计算原点列表和目的地列表之间的距离矩阵。 我试过np.meshgrid，但它没有得到我想要的东西。可能我用错了。 图I有点[x1,...,y_n]，我想要构造成对矩阵[[(x1,y1), .... , (x_n, y1)], ...., [(x_1, y_n), ...,(x_n, y_n)]。它也可以是包含x和y的<
浏览 22提问于2019-05-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个非常大(1.5M x 16M)的稀疏csr scipy矩阵A。我需要计算的是每对行的相似度。rows of matrix Ab = (1, 0, 2, 3)为了计算所有成对的行相似度，我使用这个(或余弦相似度)：pairs = A.dot(AT)
现在p
浏览 2提问于2015-01-28得票数 2
将TF-IDF归一化为固定长度的向量第7步:向量空间模型-余弦相似度
我能找到的唯一示例是，将输入查询与每个文档进行比较，找出相似度。如果没有输入查询(这不是一个信息检索系统)，我要将语料库中的每个文档与语料库中的每个其他文档(每对文档)进行比较吗？我找不到任何应用于整个文档集合的余弦相似度的示例，而不是与集合相比的单个示例/查询。步骤8: K-Mean
浏览 4提问于2015-05-11得票数 5
3回答
我有一个NxM矩阵，我想计算M点之间欧几里得距离的NxN矩阵。在我的问题中，N大约是100,000。由于我计划将此矩阵用于k最近邻算法，因此只需要保持k的最小距离，因此得到的NxN矩阵非常稀疏。例如，这与dist()产生的结果形成对比，后者会导致密集的矩阵(对于我的N大小，可能还会出现存储问题)。
到目前为止，
浏览 2提问于2011-04-06得票数 21
回答已采纳
我想使用DBSCAN和度量来对具有接近1的余弦相似性的点进行聚类(即其向量(来自“原点”)是平行的或几乎平行的)。这一问题：但
sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity在-1和1之间抛出值，如果它们之间的距离是0.75到1，即大于或等于
浏览 2提问于2019-02-15得票数 1
回答已采纳
2回答
我正试图找到一种最快的方法，在Python中执行以下成对距离计算。我想用距离来根据list_of_objects的相似性对它们进行排序。object_3 = [0.1, 9.2, 321, 0.023]其目的是在list_of_objects中得到对象的成对距离矩阵
浏览 2提问于2013-11-20得票数 10
2回答
l2轴上损失
、、、
我使用python 3和tensorflow，我有一个矩阵，每一行都是一个向量，我想得到一个距离矩阵，即计算机使用，矩阵中的每个值都是两个向量之间的距离。e.g谢谢
编辑:这不是一个重复的，另一个问题是计算矩阵的每一行的范数，我需要每一行到另一行的
浏览 1提问于2019-01-27得票数 0
回答已采纳
我得到了四个300维的word2vec向量，如：v2=model.wv.get_vector('B')v4=model.wv.get_vector('D')
我想比较一下v1+v2和v3+v4的余弦相似性。
浏览 1提问于2022-02-23得票数 0
1回答
有人能解释一下这两个公式吗？他们有什么关系吗？ if not data_is_normalized: b = np.asarray(b) / np.linalg.norm(b, axis=1, keepdims=True)
def findCosineSimilar
浏览 9提问于2022-04-25得票数 -1
假设我有两个大小为(4000，3)的数组。我想以向量化的方式计算从第一个数组的每个向量到第二个数组中的每个向量的L1/曼哈顿距离，这样我就得到了一个(4000,4000)数组。我目前的方法是将(4000，3)分成3个独立的(4000，1)数组并进行广播(类似于这里：Python alternative for calculating pairwise distance b
浏览 21提问于2019-02-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我们希望使用余弦相似性和层次聚类，我们已经计算了余弦相似。在sklearn.cluster.AgglomerativeClustering文档中，它说：distance = 1 - similarity
我们的python代码在最后的fit()方法中产生错误。(我并不是在代码中</em
浏览 0提问于2019-05-14得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
