句子A：我喜歡看電視，不喜歡看電影。 　　句子B：我不喜歡看電視，也不喜歡看電影。 請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度？ 基本思路是：如果這兩句話的用詞越相似，它們的內容就應該越相似。因此，可以從詞頻入手，計算它們的相似程度。 第一步，分詞。 　　句子 ...

在《機器學習---文本特征提取之詞袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我們通過計算文本特征向量之間的歐氏距離，了解到各個文本之間的相似程度。當然，還有其他很多相似度度量方式，比如說余弦相似度 ...

余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間的夾角越小，那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...

　　在數據分析和數據挖掘的過程中，我們經常需要知道個體間差異的大小，進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法，如K最近鄰（KNN）和K均值（K-Means）。當然衡量個體差異的方法有很多，最近查閱了相關的資料，這里整理羅列下。 　　為了方便下面的解釋 ...

概述： 余弦相似度 是對兩個向量相似度的描述，表現為兩個向量的夾角的余弦值。當方向相同時（調度為0），余弦值為1，標識強相關；當相互垂直時（在線性代數里，兩個維度垂直意味着他們相互獨立），余弦值為0，標識他們無關。 Cosine similarity is a measure ...

：[0,1,1,1,1,1,1] step4:計算余弦值 余弦值越大，證明夾角越小，兩個向量越相似。 st ...

)，取值[-1,1]，1表示完全相關，-1表示完全不相關 近似計算公式 余弦相似度計算，取 ...

設計、多角度去解決問題。 腳本進行相似度分析的基本過程： 　　1、獲取Bug數據。讀取excel表， ...