Scipy cosine相似度与sklearn cosine相似度
是计算两个向量之间的余弦相似度的两种不同方法。
- Scipy cosine相似度：
Scipy是一个用于科学计算的Python库，其中包含了许多数学工具和算法。Scipy提供了计算向量之间余弦相似度的函数
scipy.spatial.distance.cosine。这个函数接受两个向量作为输入，然后计算它们之间的余弦相似度。
优势：
- Scipy提供了一种简单的方法来计算余弦相似度，无需自己实现算法。
- Scipy是一个广泛使用的科学计算库，具有较高的可靠性和稳定性。
应用场景：
- 在信息检索中，可以使用余弦相似度来衡量查询和文档之间的相关性。
- 在推荐系统中，可以使用余弦相似度来计算用户之间的兴趣相似度。
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- 云服务器（ECS）：提供强大的计算能力，适合进行大规模数据处理和分析。
- 弹性MapReduce（EMR）：提供了基于Hadoop和Spark的大数据处理框架，适用于分布式计算和数据挖掘任务。
- 人工智能计算引擎（AIC）：提供了深度学习模型训练和推理的计算资源，支持常见的深度学习框架和算法。
产品链接地址：
- Sklearn cosine相似度：
Sklearn是一个常用的机器学习库，其中包含了许多用于数据处理、特征提取和模型训练的工具。Sklearn提供了计算余弦相似度的函数
sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity。这个函数接受两个向量作为输入，然后计算它们之间的余弦相似度。
优势：
- Sklearn是一个功能丰富的机器学习库，可以方便地进行特征提取和模型训练。
- Sklearn的余弦相似度函数可以与其他Sklearn函数结合使用，构建完整的机器学习流程。
应用场景：
- 在文本分类中，可以使用余弦相似度来计算文档之间的相似性。
- 在图像处理中，可以使用余弦相似度来比较图像之间的相似程度。
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- 图像处理API：提供了基于深度学习的图像识别、分析和处理功能，可以用于计算图像之间的相似度。
- 文本处理API：提供了文本分类、关键词提取等自然语言处理功能，可以用于计算文本之间的相似度。
产品链接地址：
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1回答
我肯定我忽略了一些东西，但为什么这些输出是不同的？
拼装学习
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity([[3,5,1]],[[1,2,3]])
### output `array([[0.72280632]])`
scipy
from scipy.spatial.distance import cosine
cosine([3,5,1],[1,2,3])
### output 0.27719367767579906
为什么这些不一样？根据我的计算，这似乎并不是在分母中使用L1或L2范数
浏览 2提问于2019-04-11得票数 0
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1回答
它看起来像scipy.spatial.distance.cdist余弦相似距离：
1 - u*v/(||u||||v||)
不同于sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity，后者是
u*v/||u||||v||
有人知道为什么会有不同的定义吗？
浏览 1提问于2019-10-15得票数 13
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Scikit-learn的sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity和sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(..的区别是什么Metric=“余弦”)？
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
documents = (
"Macbook Pro 15' Silver Gray with Nvidia GPU",
"Macbook GPU"
)
tfidf_v
浏览 2提问于2016-02-09得票数 7
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我正在通过以下代码创建一个数据集： from lightfm.data import Dataset
from lightfm import LightFM
dataset = Dataset()
dataset.fit((row['id'] for row in user_queryset.values()),
(row['id'] for row in item_queryset.values()))
num_users, num_items = dataset.interactions_shape()
(intera
浏览 37提问于2019-02-17得票数 2
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1回答
我正在尝试使用scipy稀疏矩阵实现余弦相似度，因为我在使用正常矩阵(非稀疏)时遇到了内存错误。然而，我注意到当输入矩阵(观察值)较大时，稀疏和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我是不是做错了什么，或者，有没有办法解决这个问题？这里的代码中，输入有5%为1，95%为0。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse
A = np.random.rand(10000, 1000)<.05
A_sparse = spa
浏览 0提问于2018-12-10得票数 1
我想计算文章之间的余弦相似度。我遇到了一个问题，我的实现方法对于我将要运行的数据的大小来说需要很长的时间。
from scipy import spatial
import numpy as np
from numpy import array
import sklearn
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
I = [[3, 45, 7, 2],[2, 54, 13, 15], [2, 54, 1, 13]]
II = [2, 54, 13, 15]
print cosine_similarity(II, I
浏览 0提问于2016-01-20得票数 4
1回答
不同库的余弦相似输出不同
、、、
我试图找出两个n维向量之间的余弦距离。我通过使用枕木和滑雪板来做到这一点。不知为何，这两个库的输出是不同的。我不明白为什么。
import numpy as np
from scipy import spatial
from sklearn import metrics
a=np.array([1,2,3,4])
b=np.array([2,3,1,4])
X=np.array([a,b])
print spatial.distance.pdist(X,'cosine')[0]
print metrics.pairwise.cosine_similarity(a,b)[0][0
浏览 2提问于2016-05-03得票数 1
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我注意到scipy和sklearn都有一个余弦相似性/余弦距离函数。我想测试每对向量的速度： setup1 = "import numpy as np; arrs1 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)];arrs2 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)]"
setup2 = "import numpy as np; arrs1 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)];arrs2 = [np.random.rand(400) for
浏览 61提问于2020-04-29得票数 4
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我有像这样的数据... +-----------+--------------------+
| searchterm| title|
+-----------+--------------------+
|red ball |A big red ball |
|red ball |A small blue ball |
|... |... |
+-----------+--------------------+ 我正在尝试查找Scala中的searchterm列和title列之间的余弦相似性。我
浏览 42提问于2019-02-28得票数 1
1回答
我编写了以下代码来计算一些预处理文档之间的余弦相似性(停止字删除、词干词干和术语频率-逆文档频率)。
print(X.shape)
similarity = []
for each in X:
similarity.append(cosine_similarity(X[i:1], X))
print(cosine_similarity(X[i:1], X))
i = i+1
但是，当我运行它时，我会收到以下消息：
(2235, 7791)
[[ 1. 0.01490594 0.11752643 ..., 0.00941571 0.03652551
浏览 1提问于2017-02-01得票数 0
我有一个程序，可以从互联网上提取地址，并将其与数据库进行核对。它很有用，但我现在正在尝试引入一个相似性函数，将互联网上的地址与我数据库中的地址进行比较。
我使用下面的脚本来检查余弦相似度如何比较地址：
import string
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
addresses = [
'705 Sherlock House, 221B Baker Street, London NW
浏览 3提问于2020-05-24得票数 0
1回答
我正在尝试写一个脚本，在那里我将计算几个文档的相似性。我想用LSA来做。我已经找到了下面的代码，并对其做了一些修改。我有一个输入3个文档，然后输出一个3x3矩阵，其中包含它们之间的相似性。我想做同样的相似度计算，但只对sklearn库。这有可能吗？
from numpy import zeros
from scipy.linalg import svd
from math import log
from numpy import asarray, sum
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.metrics.pairwise import
浏览 0提问于2013-09-25得票数 6
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2回答
值表之间的余弦相似性
、、、
我试图找出字符串列表的余弦相似性。我首先使用sklearn tfidf向量将文本转换为数字向量，然后使用成对的cosine_similarity api来查找每个字符串对的得分。
琴弦看起来很相似，但我得到了一个奇怪的答案。除了单词TRENTON之外，字符串数组中的第一个和第三个值是相似的，但是余弦相似度是0。同样，第1，第3和第4串是相同的，除了绿色和辣椒之间的空间和余弦相似为零。这不奇怪吗？
我的代码：
from sklearn.metrics import pairwise_kernels
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_simil
浏览 1提问于2019-03-11得票数 1
我正在尝试使用DBSCAN对字符串进行聚类，并在执行TfidfVectorizer转换后使用cosine_distances作为度量。假设我有两根弦。当只有这两个字符串时，它们之间的cosine_distance (使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_distance计算)不同于当它们是更大的数据集的一部分(包含许多其他字符串)时它们之间的距离。
为什么会发生这种情况?我如何确保任意两个字符串之间的距离是相同的，而不管它们所属的数据集的大小如何？
这样，我的DBSCAN就可以可靠地进行集群了！
编辑:根据请求添加示例代码：
from sklearn.featur
浏览 1提问于2017-11-18得票数 1
2回答
我正在尝试匹配两个不同数据帧df1和df2的公司名称。我正在尝试在两个列上实现tf-idf和余弦相似度- df1中的company1和df2中的company2。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
v = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix1 = v.fit_transform(df1['company1'])
tfidf_matrix2 = v.fit_tr
浏览 0提问于2016-11-02得票数 1
在scipy.spatial.distance.cosine函数中添加了一个新的可选参数权重。称重是如何工作的？
是否两个向量都乘以权值，然后取法向余弦相似度？或者它类似于余弦相似，但分子中的每一项都被乘以其相应的权重？
浏览 2提问于2020-02-11得票数 0
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1回答
这看起来很简单，但我不能让它工作。我有100维向量空间，每个空间都有几个匹配的向量。我想要找到变换矩阵(W)，这样：
向量空间A x W中的a_vector =向量空间B中的b_vector (或近似)。
因此，一篇论文提到了这方面的公式。
所以没有偏置项，没有我们通常看到的激活。
我尝试过使用sklearns线性回归，但没有太多成功。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
regression_model = LinearRe
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
1回答
import numpy as np; import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
df_flask = pd.DataFrame([[100,152,70,80,2,10]],columns=['weight','height','wc','hc','sex','age'])
df_flask2 = pd.DataFrame([[55.6,154,92,27,1,70]],columns
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
1回答
我有两个包含id和文本嵌入的数据帧，我想检查交叉数据帧上的相似性。data1(2000)的长度小于data2(50万)。
我想要了解每一行与data2所有行之间的相似性，比如data1的row1与data2的所有行，data1的row2与data2的所有行，等等。
对于每次迭代，我希望存储两列中的最佳匹配和ID。
data1
ID_1, title_embeddings
1, 'dbhbhbc jcdwc dnwc, 0.5, 0.6, 0.8, 0.8
2, 'hbwdbhbc jcdwc dnwc, 0.15, 0.65, 0.85, 0.348
..
data2
ID_
浏览 0提问于2021-05-15得票数 0
给定一个稀疏矩阵列表，计算矩阵中每一列(或行)之间的余弦相似度的最佳方法是什么？我不想重复n- iterate 2次。
假设输入矩阵是：
A=
[0 1 0 0 1
0 0 1 1 1
1 1 0 1 0]
稀疏表示为：
A =
0, 1
0, 4
1, 2
1, 3
1, 4
2, 0
2, 1
2, 3
在Python中，使用矩阵输入格式很简单：
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from scipy.spatial.distance import cosine
A = np.arr
浏览 1提问于2013-07-13得票数 75
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我有一个数据文件，如下所示：
vector_a vector_b
[1,2,3] [2,5,6]
[0,2,1] [2,9,1]
[4,7,1] [1,7,4]
我想在vector_a和vector_b列之间做sklearn的vector_b，以便在相同的数据格式中获得一个名为“cosine_distance”的新列。请注意，vector_a和vector_b是list的熊猫df专栏。
这就是我所尝试的：
df['vector_a'] = df['vector_a'].
浏览 4提问于2019-12-31得票数 3
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Hi All :)我正在尝试用python编写代码来计算(和打印)文本文件中单词之间的余弦相似度矩阵。
举个例子，我有一个文本文件：
f.txt：“你好，我叫莎拉，现在我正在寻求你的帮助。”
输出应如下所示：
hello my name is Sara and now I'm looking for your help
你好1 0.54 0.42 ....。
我的
名字
是
萨拉
和
现在
我
正在寻找
为
你的
帮助
诸若此类。对此进行编码有什么帮助吗？
这是我的尝试：
import nltk
from sklearn.feature_extraction.t
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
3回答
受答案的启发，我试图在训练有素的tf-国防军向量器和新文档之间寻找余弦相似性，并返回类似的文档。
下面的代码查找第一个向量的余弦相似性，而不是一个新的查询。
>>> from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
>>> cosine_similarities = linear_kernel(tfidf[0:1], tfidf).flatten()
>>> cosine_similarities
array([ 1. , 0.04405952, 0.11016969,
浏览 1提问于2016-09-25得票数 6
1回答
count_matrix = count.fit_transform(off_data3['bag_of_words'])
我有count_matrix形状
count_matrix.shape (476147,482824)
cosine_sim = cosine_similarity(count_matrix, count_matrix)
我认为矩阵大小太大，不会导致内存错误。
跟踪(最近调用cosine_similarity)中的cosine_similarity(X，Y，dense_output) 1034 1035 K= safe_sparse_dot(X_nor
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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：
eps是DBSCAN将两个样本视为同一邻域的最大距离--即当两个点之间的距离小于或等于 eps时，这些点被视为相邻点；
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 0.75，我希望DBSCAN考虑它们之间的两个点是相邻的。
我认为有两种可能的解决办法：
将范围的值传递给DBSCAN的eps参数，例如eps=0.75,1
将eps=-0.75传递给D
浏览 2提问于2019-02-15得票数 1
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1回答
我要计算三维张量x之间的余弦相似性。
torch.Size([119, 768, 51])
和向量y
torch.Size([768])
这当然会产生这个2D矩阵：
torch.Size([119, 51])
使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity会给出错误：
*** ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2.
我怎样才能做到这一点？
浏览 5提问于2022-05-08得票数 0
1回答
我用sklearn.metrics.pairwise中的cosine_similarity计算了一个余弦相似度矩阵。 Matrix:
2414514 413915 419480 473104 534621 609406 654913 654914 \
2414514 1.000000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.755929 0.755929
413915 0.000000 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.000000 0.00000
浏览 9提问于2019-04-02得票数 0
几天前，我开始通过做一个项目来学习Python。我从我的数据中准备了两个数据帧，分别是User和Item Dataframe。用户DF有17k个不同的用户，项目DF有1500张专辑。我正在使用协同过滤来获取两个数据帧之间的余弦相似度，如下所示
from scipy.spatial.distance import cosine
for i in range(0,len(user_normalized.index)-1):
for j in range(0,len(item_matrix.index)-1):
item_matrix_cpy.at[j, 'cosine'] =
浏览 2提问于2018-05-23得票数 0
2回答
我正在使用python和scikit-learn来查找两个字符串(特别是名称)之间的余弦相似度。.The程序能够找到两个字符串之间的相似度分数，但是，当字符串缩写时，它会显示一些不受欢迎的输出。
例如，String1 ="K KAPOOR"，String2="L KAPOOR“这些字符串的余弦相似度得分是1(最大值)，而这两个字符串是完全不同的，names.Is有一种方法可以修改它，以获得一些期望的结果。
我的代码是：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 9 14:40:21 2015
浏览 0提问于2015-09-09得票数 4
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1回答
电视自动广播
、、、
我有两个np.ndarrays，形状为(8000, 500)的data和形状为(1, 500)的sample。
我试图实现的是测量data到sample中每一行之间的各种度量类型。
在使用from sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances时，我能够利用numpy的广播执行以下线路
x = cosine_distances(data, sample)
但是，当我试图在scipy.spatial.distance.cosine中使用相同的过程时，我得到了错误
ValueError:输入向量应为1-D。
我想这是个广播问题，我想找个办法解决这个问题。
浏览 1提问于2017-08-31得票数 0
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我有(20905040，7)的数据集向用户推荐10种不同的产品
它可能更大，但无论如何，我在处理
cosine_sim = cosine_similarity(normalized_df,normalized_df)
跟踪(最近一次调用)在1 get_ipython().run_line_magic(“时间”)中‘)-2 cosine_sim = cosine_similarity(normalized_df，normalized_df) cosine_similarity(X，Y，dense_output) 1034 1035 K= safe_sparse_dot(X_normalized
浏览 0提问于2019-07-21得票数 3
我有一个带有预定义文本的Xlsx文件，只有一列。用户将输入一个或多个单词，输出将是包含一个或多个单词的文本。 import numpy as np
import pandas as pd
import time
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel, cosine_similarity
from sklearn.metri
浏览 15提问于2019-09-23得票数 0
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我想写一个函数f，它接受一个带有签名g : R^n -> R^n -> int的任意函数g，它“提升”g，这样它就可以像一个点积一样在(R^{nxm}, R^{kxm})上运行。这意味着我希望f具有签名f : R^{nxm} -> R^{mxk} -> R^{nxk}，方法是将g应用于构造矩阵M中的所有行和列对，其中M_ij = g(A[i,:], B[:,j])。 这有可能吗？ 例如，scipy.spatial.distance.cosine需要两个向量。现在我要用f提升cosine from scipy.spatial.distance import cosine
浏览 31提问于2020-04-18得票数 0
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1回答
我在研究蟒蛇。所以，我得到了一个主矩阵，我们称之为"X“。然后，我得到了其他5000个矩阵的列表，称为Z。我想在X和Z中的每个矩阵之间应用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity函数，并取矩阵内的平均值。我不想做一个for循环，因为它需要大量的时间。在没有for循环的情况下，是否有一种不需要多处理的方法来做到这一点？
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
Z = [numpy.random.rand(7,12),numpy.random.rand(7,12),numpy.
浏览 4提问于2021-02-18得票数 1
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1回答
假设我有一个大的稀疏矩阵。我想取该矩阵的每一行向量，并计算到其最近邻的余弦距离，这是矩阵前面的window_size行之间的距离。
由于sklearn.neighbors在使用并行化时没有提高运行时间(请参阅 )，所以我尝试使用ray对进程进行并行化。我的代码在多处理方面比sklearn做得更好，但它仍然比串行距离计算慢。
我的密码在下面。有什么地方我做错了，应该改进吗？
import scipy.sparse
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_distances
from sklearn.neighbors import NearestN
浏览 5提问于2020-02-03得票数 1
1回答
我计算基于余弦相似度的tf-idf矩阵：
tfidf_vectorizer_desc = TfidfVectorizer(min_df=5, max_df=0.8, use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False, tokenizer=tokenize_and_stem)
%time tfidf_matrix_desc = tfidf_vectorizer_desc.fit_transform(descriptions) #fit the vectorizer to text
sim_desc = cosine_similarity(tfid
浏览 4提问于2016-06-14得票数 0
1回答
我使用Scipy运行奇异值分解，以计算数据集中行之间的余弦相似度。现在，当我得到一个想要比较的新行时，我正在用添加的新行重新初始化SVD。有没有办法使用我从初始SVD得到的结果(U，S，VT)来转换新行，而不是每次都重新运行它？
# calculating similarity for already existing first row
import scipy
from scipy.sparse.linalg import svds
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
u, s, v = svds(csr_mat.a
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
我已经看了一个小时了，但似乎找不到问题.我有一系列的文章，我想看看哪些文章是相似的。
我这样做是通过计算文章的TF-以色列国防军向量之间的余弦相似性，并对结果绘制一个the图。我用两种方法做了这件事，但令我惊讶的是，这些情节彼此之间有很大的不同，我看不出哪一个是正确的。
在例子中，tfdoc是TF-以色列国防军。
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn import manifold
X = cosine_similarity(tfdoc, tfdoc)
model = manifold.TSNE
浏览 13提问于2022-06-14得票数 0
我有两个形状的熊猫数据框： df.shape (1,8)
df1.shape (14,8) 我想用df1中的每一行计算df的cosine_similarity。以下是一些示例数据： ? 尝试执行类似如下的操作，其中row是每行中的值： def cosine_calc(row_arr):
val = cosine_similarity(df.iloc[0].values, row_arr)
return val
# Apply function
dfComp['Cosine_val'] = dfComp.apply(l
浏览 19提问于2020-07-12得票数 1
我试图计算Pandas数据中两列之间的tf-以色列国防军向量余弦相似性。一个列包含一个搜索查询，另一个列包含一个产品标题。余弦相似度值是搜索引擎/排序机器学习算法的“特征”。
我正在iPython笔记本上做这件事，不幸的是我遇到了MemoryErrors，我不知道为什么在几个小时的挖掘之后。
我的设置：
联想E560笔记本电脑
核心i7-6500U @ 2.50 GHz
16 GB Ram
Windows 10
使用anaconda3.5内核更新所有库
根据类似的堆栈溢出问题，我在一个小型玩具数据集中测试了我的代码/目标：
import pandas as pd
f
浏览 15提问于2017-03-23得票数 3
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3回答
机器学习的维度诅咒
、、、
我有一个500dim和1000dim的word2vec模型中的词向量。我正在计算500到1000维的一些示例向量之间的欧几里德距离。我的问题是，我读过关于维度诅咒的论文:欧几里德距离在高维空间中不起作用。但在这里，这两个维度的结果非常相似。我计算了1000个维度向量之间的欧几里得距离：
distance beween girl and boy
18.1915241847
cosine between girl and boy
0.785652955784
l1 distance beween girl and boy
18.1915241847
distance between g
浏览 1提问于2016-05-28得票数 0
我想要可视化文本文档的相似性，我正在使用scikit learn的TfidfVectorizer作为tfidf = TfidfVectorizer(decode_error='ignore', max_df=3).fit_transform(data)
然后以cosine_similarity = (tfidf*tfidf.T).toarray()格式进行余弦相似度计算
这给出了相似性，但sklearn.manifold.MDS需要一个相异矩阵。当我给出1-cosine_ should时，对角线的值应该是零，但不是零。它们是一些很小的值，比如1.12e-9等。两个问题：
1)如
浏览 6提问于2014-12-07得票数 2
1回答
我试图实现简单的推荐系统，并试图理解不同的方法来实现我的目标。
我的数据集由用户和他们购买的物品组成。我有关于什么项目的用户购买的信息和这些项目的描述形式的标题。
起初，我想我可以使用基于用户的协作过滤方法，但我仍然坚持这样做。我不太清楚如何计算布尔数据的相似性。
例如，当我有这样的数据时
1 2 3 4
A 0 1 0 1
B 0 1 0 1
C 1 0 1 1
D 0 1 0 0
E 0 0 1 1
我想向用户E推荐项目，那么在这种情况下我应该如何计算相似性呢？例如，我从python中的scikit学习模块中选择了余弦相似性。但我不太清楚
浏览 0提问于2017-12-04得票数 2
1回答
我需要计算一个非常大的集合上的余弦相似函数。这个集合将用户和每个用户表示为一个对象id数组。下面是一个示例： user_1 = [1,4,6,100,3,1]
user_2 = [4,7,8,3,3,2,200,9,100] 如果我的理解是正确的，为了计算余弦相似度，我需要首先创建计数数组，以便为它们中的每个数组都有一个公共表示。然后，我需要计算余弦相似度函数。对于计算数组，我的意思是： #user_1 array
# 1,2,3,4,5,6,[7-99],100,[101-200]
user_1_counting_array = [2,0,1,
浏览 22提问于2019-03-07得票数 1
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我正在尝试使用scikit的最近邻居实现，从随机值矩阵中找到与给定列向量最接近的列向量。
此代码用于查找列21的最近邻居，然后检查这些邻居与列21的实际余弦相似度。
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import sklearn.metrics.pairwise as smp
import numpy as np
test=np.random.randint(0,5,(50,50))
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='auto', metric=smp
浏览 2提问于2014-04-12得票数 6
我有一个有200多部电影和100多个用户的电影数据集。用户对这些电影进行评级。一个值1表示好，0表示坏和空白，如果没有选择。
我想根据他们的评论对相似的用户进行聚类，他们的想法是，将类似电影评为好的用户可能也会将同一组中没有被任何用户评为好的电影。我使用了k均值聚类的余弦相似性度量。csv文件如下所示：
UserID M1 M2 M3 ............... M200
user1 1 0 0
浏览 1提问于2020-07-21得票数 0
我正在编写一个算法，检查一个字符串与另一个字符串的相等程度。我正在使用Sklearn余弦相似度。
我的代码是：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
example_1 = ("I am okey", "I am okeu")
example_2 = ("I am okey", "I am crazy")
tfidf_vectorizer
浏览 15提问于2017-12-09得票数 1
1回答
我想在字典中根据它们各自的相似性对密钥进行分组。我希望在不同的键中寻找相似之处，如果它们足够相似，将它们分组。可能是通过某种相似的分数。因此，我特别不感兴趣的是，它们是如何在字典中匹配的(在下面的示例中，我将它们保持不变)。我一直在使用sklearn cosine_similarity查看相似的分数，但是我找不到一种方法将它应用到字典中的键中。有什么线索吗？
我做了一本词典来说明我的意思。有些键非常相似，我想把它们分组。现在，如何对这些数据进行分组已经超出了问题的范围，但假设我想把这些数字加起来。
一如既往，非常感谢！
from sklearn.metrics.pairwise import
浏览 0提问于2021-06-10得票数 0
回答已采纳
我已经尝试了我所知道的所有方法来检查关键字是否与我的dataset.csv电影标题中的内容相似，但都不起作用。只有标题与数据集中的电影完全相似时，它才会向我推荐电影。例如:如果我搜索“蜘蛛侠3”，它会向我推荐与之相关的电影，但如果我搜索“蜘蛛侠3”，它就不会知道我的意思，并显示错误信息。 import pandas as pd
import openpyxl
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df
浏览 14提问于2021-08-13得票数 0
回答已采纳
我已经将Python版本从3.5.4更新到3.6.6 (在Anaconda 3中)，现在行
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
导致以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-3-743ac88bcf9a>", line 1, in <module>
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
浏览 1提问于2018-10-02得票数 1
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