} // 计算向量的模长 double vectorLength(double vector[], int size) { double result = 0;for (int i = 0; i < size; i++) { result += vector[i] * vector[i];} return sqrt(result);} // 计算余弦相似度 double cosineSimilarity(double vector1[], double vector2[], int ...
printf("两篇文章的相似度为: %.4f\n", similarity);return 0;} 在这个示例代码中,我们假设文章存储在名为 "article1.txt" 和 "article2.txt" 的文件中,单词之间以空格分隔。程序首先读入两篇文章,并统计每个单词在文章中出现的频率。然后,程序使用余弦相似度公式计算两篇文章的相似度,并输出...
一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为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。 2.余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。 余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最...
余弦相似度介绍余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度,这个值的范围在-1到1之间。...两个向量的夹角示例图如下:余弦相似度的计算公式向量的余弦相似度计算公式余弦相似度计算的示例代码用Python实现余弦相似度计算时,我们可以使用N
余弦相似度是一种用于衡量两个向量之间相似性的度量方法,通常在自然语言处理和信息检索等领域广泛使用。它计算两个向量之间的夹角余弦值,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似,值接近0表示两个向量之间没有明显的相似性。 余弦相似度的计算公式如下: ...
为了计算余弦相似度,我们需要计算这两个向量的点积和它们的模长。点积表示两个向量之间的相似程度,模长表示向量的长度。 左边字符串向量的模长:sqrt(1^2+2^2+3^2+4^2+5^2) =sqrt(55) 右边字符串向量的模长:sqrt(1^2+1^2+1^2+1^2+1^2) =sqrt(5) ...
常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度、Jaccard 相似度和 Jaro-Winkler 相似度。 三、方法一:欧氏距离 欧氏距离是最常见的距离度量方法,它计算两个数据点之间的直线距离。对于两组数据,我们可以分别计算每对数据点之间的欧氏距离,然后取平均值作为两组数据的相似度。欧氏距离适用于各种数据类型,但对于不同尺度的特征...
余弦相似度可以介于-1(相反方向)和1(相同方向)之间,计算方法为: 余弦相似度常用于范围在0到1之间的正空间中。余弦距离就是用1减去余弦相似度,位于0(相似值)和1(不同值)之间。 Python代码如下 from scipy.spatial import distance distance.cosine(vecto...
如果uu和vv非常相似,那么它们的内积将会很大,把整个式子叫做余弦相似度,其实就是因为该式是uu和vv的夹角的余弦值,所以这个角就是ϕϕ角,这个公式实际就是计算两向量夹角ϕϕ角的余弦。你应该还记得在微积分中,ϕϕ角的余弦图像是这样的,所以夹角为 0 度时,余弦相似度就是 1,当夹角是 90 度时余弦...