sklearn提供内置函数cosine_similarity()可以直接用来计算余弦相似性。 import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity vec1 = np.array([1, 2, 3, 4]) vec2 = np.array([5, 6, 7, 8]) cos_sim =cosine_similarity(vec1.reshape(1, -1), vec2.reshape(1, -1)) ...
这里,我们可以利用jieba库进行中文分词,然后结合sklearn的TfidfVectorizer将文本转换为TF-IDF向量,最后计算余弦相似度。 值得注意的是,在文本处理中,由于TF-IDF向量的非负性,计算出的余弦相似度通常不会小于0。这是因为TF-IDF值反映了词汇在文档中的重要性,且这些值都是非负的,所以构成的向量也是非负的,从而导致...
sklearn提供内置函数cosine_similarity()直接计算余弦相似性。torch模块中的cosine_similarity()函数用于计算张量的余弦相似性，仅适用于torch.Tensor类型，结果为torch.Tensor类型。
计算聚类的惯性,惯性是一种度量聚类结果紧密程度的指标,可以使用sklearn库中的inertia_属性来获取。惯性值越小表示聚类结果越好。 使用cosine_similarity获取nltk k均值聚类的惯性的优势在于: 余弦相似度是一种常用的度量文本相似性的方法,可以有效地捕捉文本之间的语义关系。 k均值聚类是一种简单且高效的聚类算法,...
理论部分 特征降维 特征降维是无监督学习的一种应用：将n维的数据降维为m维的数据（n>m）。可应用于...
>from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity>>>from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances>>>a=[[1,3],[2,2]]>>>cosine_similarity(a)array([[1.,0.89442719],[0.89442719,1.]])>>>pairwise_distances(a,metric="cosine")array([[0.,0.10557281],[0.10557281,0.]])>>>...
在Python中，我们可通过多种工具包来计算余弦相似性。首先，scipy的spatial.distance.cosine()函数提供支持，但需注意减1后得到的是相似度。其次，numpy虽然没有直接函数，但可通过自定义公式实现，适用于numpy.ndarray类型的向量。sklearn的cosine_similarity()直接可用，对数据处理较为便利。最后，torch的...
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity cos_sim_matrix = cosine_similarity(sim_matrix) create_dataframe(cos_sim_matrix,tokenized_data[1:3]) ## using the first two tokenized data So the above code can be used to measure the similarity between the tokenized document and here the...
* It has been a long time since I wrote the TF-IDF tutorial (Part I and Part II) and as I promissed, here is the continuation of the tutorial. Unfortunately I had no time to fix the previous tutorials for the newer versions of the scikit-learn (sklearn)
# Scikit Learn from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import pandas as pd # Create the Document Term Matrix count_vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') count_vectorizer = CountVectorizer() sparse_matrix = count_vectorizer.fit_transform(documents) # OPTIONAL: Convert ...