文字相似度計算 餘弦定理和廣義Jaccard係數

在7.9餘弦定理+空間向量--我的數學3

中簡單地說了一下利用餘弦定理來計算文字相似度。下面是利用餘弦定理和廣義jaccard係數來計算文字相似度。

簡單介紹一下jaccard係數:廣義jaccard係數可以用於文件資料，並在二元屬性情況下歸約為jaccard係數。廣義jaccard係數又稱tanimoto係數。（有另一種係數也稱為tanimoto係數）。該係數用ej表示，由下式定義：

ej(x,y)=(x*y)/(||x|*||x||+||y||*||y||-x*y)

其公式與余弦相似度的計算有點相似

clusterusingkmeans.rar

77.txt為原始文件,77.txt對比其他文件得到的相似度報告可以在 實驗報告.doc中檢視

如下所示 使用

cos(

名詞和成語)

使用cos(

無限制) 使用

jaccard (

名詞和成語)

使用jaccard (

無限制)

53.txt

0.75956909998699

0.695630243577844

0.560566883431663

0.4670868864554

57.txt

0.832549281197672

0.784451145860574

0.711498783220936

0.635179493763215

75.txt

0.723232861947749

0.705986655123678

0.515174136459287

0.494265265766382

94.txt

0.944456910179154

0.864040767357343

0.624237679218324

0.760073520562129

ps: 通過檢視文字的內容，可以發現五個文字之間都存在一定的相似。能得到文字的相似度之後，可以採用k-means等聚類演算法對文字資料進行聚類。

k-means的演算法過程可以通過網路得到。

文字相似度計算 餘弦定理和廣義Jaccard係數

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文字相似度演算法 餘弦定理

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