jaccard系数文本相似度,jaccard相似度和余弦相似度
1.1的https://blog.csdn.net/qq_34333481/article/details/84024513。雅克卡相似系数
给定两个集合A、B,Jaccard系数定义为A和B的交集的大小与A和B的并集的大小之比,定义如下:
当集合A和B都为空时,J(A,B)被定义为1。
与Jaccard系数相关的指标称为Jaccard距离,用来描述集合之间的相异度。Jaccard距离越大,样本相似度越低。该公式定义如下:
关于对称差分
2.分别用matlab和python计算项目的相似性https://blog.csdn.net/appleyuchi/article/details/71758783(JAC card系数)。
Matlab代码计算两个向量的Jaccard相似度:
A=[
1 0 1 1 1 0 1;
0 0 1 0 0 0 0]
D=pdist(A, JAC card );%Jaccard距离
系数=1-D;%Jaccard系数
Python代码计算C和A的相似度:
matV=mat([[0,0,1,0,0,0,0],[1,0,1,1,0,1]])
Print (CA 的CA jaccard系数:,1-dist.pdist(matV, jaccard ))
3.pdist2计算矩阵的相似度https://blog . csdn . net/weixin _ 40327927/article/details/107009796
d=活塞2(X,Y,距离)
用三个观察值和两个变量创建两个矩阵。
RNG( default )% For reproducibilityX=rand(3,2);Y=rand(3,2);D=pdist2(X,Y, JAC card );系数=1-D;
d=33 0.5387 0.8018 0.1538 0.7100 0.5951 0.3422 0.8805 0.4242 1.2050系数(I,j)表示X中第I行向量与Y中第j行向量之间的Jaccard系数,表示X中第I个观测值与Y中第j个观测值之间的Jaccard相似性。
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