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 ...

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　　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 ...

Similarity Measure&Distance Measure(相似性與距離度量)： 距離度量： 1、Euclidean Distance(歐式距離) 2、ManhattanDistance(曼哈頓距離) 3、Chebyshev Distance(切比雪夫距離 ...

在分類聚類算法,推薦系統中,常要用到兩個輸入變量(通常是特征向量的形式)距離的計算,即相似性度量.不同相似性度量對於算法的結果,有些時候,差異很大.因此,有必要根據輸入數據的特征,選擇一種合適的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T為兩個輸入向量 ...

余弦相似度： 兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成坐標系中兩個 點 ，來計算兩點之間的 距離 ； 后者是看成坐標系中兩個 向量 ，來計算兩向量之間的 夾角 。 前者因為是 點 ，所以一般指 ...

問題 許多程序會大量使用字符串。對於不同的字符串，我們希望能夠有辦法判斷其相似程度。我們定義了一套操作方法來把兩個不相同的字符串變得相同，具體的操作方法為：1.修改一個字符（如把“a”替換為“b”）。2.增加一個字符（如把“abdd”變為“aebdd”）。3.刪除一個字 ...