print(f"Document {i} is most similar to Document {doc_index} (Similarity Score: {similarity_matrix[i][doc_index]:.2f})") 在上述示例中,首先定义了一组文本文档,然后使用TfidfVectorizer将文本数据转化为TF-IDF向量。接下来,使用cosine_similarity函数计算文档之间的余弦相似性。最后,查找每个文档的最相似...
#Create Matrix count_matrix = count_vect.fit_transform(df['ensemble']) # Compute the cosine similarity matrix cosine_sim = cosine_similarity(count_matrix, count_matrix) 顾名思义,命令cosine_similarity计算count_matrix中每一行的余弦相似度。count_matrix上的每一行都是一个向量,其中包含集合列中出现的...
如上所示,我们将创建一个SimilarityMatrixBuilder类,该类包含文档列表、一个向量化器以及计算出的相似度矩阵。 实现步骤 第一步:导入必要的库 我们需要使用sklearn库中的CountVectorizer和cosine_similarity来处理文本并计算余弦相似性。首先,确保安装了sklearn和numpy库: pipinstallscikit-learn numpy 1. 然后在Python文件...
下面是一个使用Python计算两个矩阵余弦相似度的示例代码: importnumpyasnpdefcosine_similarity(matrix1,matrix2):dot_product=np.dot(matrix1,matrix2.T)norm1=np.linalg.norm(matrix1,axis=1,keepdims=True)norm2=np.linalg.norm(matrix2,axis=1,keepdims=True)similarity=dot_product/(norm1*norm2.T)returns...
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents) # 计算文档之间的余弦相似性 similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix) # 打印相似性矩阵 print("Similarity Matrix:") print(similarity_matrix) # 查找最相似的文档 most_similar = similarity_matrix.argsort()[:, -2] ...
matrix1=np.array([[1,1],[1,2]])matrix2=np.array([[2,1],[2,2],[2,3]])cosine_dis=cosine_distance(matrix1,matrix2)print(cosine_dis) 结果: ~~ 20190307更新 这个也有封装好的,只是之前没有发现(▽) fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity ...
corpus_norm_df= pd.DataFrame(corpus_array, columns=vocs)print(corpus_norm_df.head())fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity similarity_matrix=cosine_similarity(corpus_array) similarity_matrix_df=pd.DataFrame(similarity_matrix)print(similarity_matrix_df)...
corpus_norm_df= pd.DataFrame(corpus_array, columns=vocs)print(corpus_norm_df.head())fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity similarity_matrix=cosine_similarity(corpus_array) similarity_matrix_df=pd.DataFrame(similarity_matrix)print(similarity_matrix_df)...
similarity_matrix = pairwise_distances(data, metric='cosine') 在上述代码中,data是我们的数据集,metric='cosine'表示我们使用余弦相似度作为相似度度量。你也可以选择其他的度量方式,如欧氏距离(metric='euclidean')或曼哈顿距离(metric='manhattan')。
A = csr_matrix(A) B = csr_matrix(B) ``` 接下来,我们可以使用scipy库中的cosine_similarity函数来计算稀疏矩阵的余弦相似度: ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity similarity_matrix = cosine_similarity(A, B) ``` 这样,我们就可以得到稀疏矩阵A和B之间的余弦相似度矩阵了...