各种相似度计算的python实现 前言 在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写 ...

使用Levenshtein计算相似度距离，装下模块，调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重，而且不一定准确度高，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 ...

1.余弦距离 适用场景：余弦相似度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 ...

1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度 对于如何计算两个向量的相似程度问题，可以把这它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似 ...

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　　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 ...

在机器学习中，经常要用到距离和相似性的计算公式，我么要常计算个体之间的差异大小，继而评价个人之间的差异性和相似性，最常见的就是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法。如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，要利用距离计算公式计算个体到簇心的距离，如利用KNN进行分类时，计算 ...