Python 计算相似度 

 1 #计算相似度
 2 
 3 #欧式距离
 4 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b)
 5 # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum())
 6 # print('similirity:',similirity)
 7 
 8 #余弦相似度
 9 # def cos_sim(vector_a, vector_b):
10 #     """
11 #     计算两个向量之间的余弦相似度
12 #     :param vector_a: 向量 a
13 #     :param vector_b: 向量 b
14 #     :return: sim
15 #     """
16 #     vector_a = np.mat(vector_a)
17 #     vector_b = np.mat(vector_b)
18 #     num = float(vector_a * vector_b.T)
19 #     denom = np.linalg.norm(vector_a) * np.linalg.norm(vector_b)
20 #     cos = num / denom
21 #     sim = 0.5 + 0.5 * cos
22 #     return sim
23 
24 #余弦值的范围在[-1,1]之间，值越趋近于1，代表两个向量的方向越接近；
25 ## 越趋近于-1，他们的方向越相反；接近于0，表示两个向量近乎于正交。
26 # vector_a, vector_b = np.array(det_a), np.array(det_b)
27 # similirity2=cos_sim(vector_a, vector_b)
28 # print('similirity2:',similirity2)

 

posted @ 2018-08-16 16:09  谁动了我的奶盖  阅读(3598)  评论(0)    收藏  举报