各種相似度計算的python實現 前言 在數據挖掘中有很多地方要計算相似度，比如聚類分析和協同過濾。計算相似度的有許多方法，其中有歐幾里德距離、曼哈頓距離、Jaccard系數和皮爾遜相關度等等。我們這里把一些常用的相似度計算方法，用python進行實現以下。如果是初學者，我認為把公式先寫 ...

使用Levenshtein計算相似度距離，裝下模塊，調用下函數就好。 拿idf還得自己去算權重，而且不一定准確度高，一般做idf還得做詞性歸一化，把動詞形容詞什么全部轉成名詞，很麻煩。 Levenshtein.distance(str1,str2) 計算編輯距離（也稱Levenshtein ...

1.余弦距離 適用場景：余弦相似度衡量的是維度間取值方向的一致性，注重維度之間的差異，不注重數值上的差異。 舉例：如某T恤從100塊降到了50塊（A(100,50)），某西裝從1000塊降到了500塊（B(1000,500)），那么T恤和西裝都是降價了50%，兩者的價格變動趨勢一致，可以用余弦 ...

1.余弦相似度可用來計算兩個向量的相似程度 對於如何計算兩個向量的相似程度問題，可以把這它們想象成空間中的兩條線段，都是從原點（[0, 0, ...]）出發，指向不同的方向。兩條線段之間形成一個夾角，如果夾角為0度，意味着方向相同、線段重合；如果夾角為90度，意味着形成直角，方向完全不相似 ...

...

運行結果： 有幫助的歡迎評論打賞哈，謝謝！ ...

　　漢明距離是以理查德·衛斯里·漢明的名字命名的。在信息論中，兩個等長字符串之間的漢明距離是兩個字符串對應位置的不同字符的個數。換句話說，它就是將一個字符串變換成另外一個字符串所需要替換的字符個數。例如： 1011101 與 1001001 之間的漢明距離 ...

在機器學習中，經常要用到距離和相似性的計算公式，我么要常計算個體之間的差異大小，繼而評價個人之間的差異性和相似性，最常見的就是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法。如利用k-means進行聚類時，判斷個體所屬的類別，要利用距離計算公式計算個體到簇心的距離，如利用KNN進行分類時，計算 ...