Levenshtein计算相似度距离
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 ...
原文：WMD词移距离-计算文档相似度
WMD 目录 WMD . 为什么提出 . 如何解决问题 . 定义问题 . . 归一化词频 . . 词移动代价 . . 文档距离 . . 约束条件 . 快速计算 . . WCD . . RWMD . . Prefetch and prune 加速k NN . 优点 . 缺点 改进方向 . 缺点 . 改进算法S WMD . WMD应用 . WMD代码实现 . 参考 Paper: From Word E ...
2021-04-18 23:47 0 242 推荐指数：
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相似度计算(余弦距离/欧式距离)
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 ...
【算法】相似度计算之汉明距离
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 ...
各种距离和相似度总结
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数据点间的相似度－距离计算方法
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余弦相似度： 两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个 点 ，来计算两点之间的 距离 ； 后者是看成坐标系中两个 向量 ，来计算两向量之间的 夹角 。 前者因为是 点 ，所以一般指 ...
计算字符串的相似度（编辑距离）
问题 许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。3.删除一个字 ...