句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 　　句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。 　　句子 ...

在《机器学习---文本特征提取之词袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离，了解到各个文本之间的相似程度。当然，还有其他很多相似度度量方式，比如说余弦相似度 ...

余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

　　在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 　　为了方便下面的解释 ...

概述： 余弦相似度 是对两个向量相似度的描述，表现为两个向量的夹角的余弦值。当方向相同时（调度为0），余弦值为1，标识强相关；当相互垂直时（在线性代数里，两个维度垂直意味着他们相互独立），余弦值为0，标识他们无关。 Cosine similarity is a measure ...

：[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。 st ...

)，取值[-1,1]，1表示完全相关，-1表示完全不相关 近似计算公式 余弦相似度计算，取 ...

设计、多角度去解决问题。 脚本进行相似度分析的基本过程： 　　1、获取Bug数据。读取excel表， ...