原文:各种距离和相似度总结

Similarity Measure amp Distance Measure 相似性与距离度量 : 距离度量: Euclidean Distance 欧式距离 ManhattanDistance 曼哈顿距离 Chebyshev Distance 切比雪夫距离 MinkowskiDistance 闵可夫斯基距离 Standardized Euclidean Distance 标准化欧氏距离 Mah ...

2016-10-13 09:11 0 2373 推荐指数:

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欧式距离与余弦相似

距离)公式:   余弦相似的计算公式如下: 3)归一化 一般来说,为了比较的方便 ...

Wed Apr 09 22:50:00 CST 2014 0 4278
Levenshtein计算相似距离

使用Levenshtein计算相似距离,装下模块,调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein ...

Sun Apr 23 22:12:00 CST 2017 0 5190
相似计算(余弦距离/欧式距离)

1.余弦距离 适用场景:余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异。 举例:如某T恤从100块降到了50块(A(100,50)),某西装从1000块降到了500块(B(1000,500)),那么T恤和西装都是降价了50%,两者的价格变动趋势一致,可以用余弦 ...

Mon Sep 30 23:21:00 CST 2019 0 792
相似的算法(欧几里德距离和皮尔逊算法)

https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/53932077 给了我两个东西,每个东西上有不同的特征,那咱们就算算这两个东西的相似的系数吧先说欧几里德距离,按几何意义来讲就是按n个特征给它建立起来n维坐标系,就先说二维吧,二维上就是两个点咯 ...

Thu Nov 08 01:06:00 CST 2018 0 805
余弦相似和余弦距离的推导与理解

1 余弦相似 余弦相似是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似.0角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似为1,当两个向量的夹角是90时,余弦 ...

Fri Jul 12 00:00:00 CST 2019 0 3713
图像相似匹配——距离大全

https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/89431244 说明: PIL.Image读取图片并resize同一尺寸scipy.spatial.distance库计算距离(也可用 ...

Thu Dec 30 19:04:00 CST 2021 0 1295
【算法】相似计算之汉明距离

  汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的。在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说,它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。例如: 1011101 与 1001001 之间的汉明距离 ...

Fri Apr 20 01:27:00 CST 2018 0 4475
 
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