余弦相似度計算：
\cos(\bf, \bf) = \frac
\cos(\bf, \bf) = \frac
### 矩陣向量化操作
### 按行計算余弦相似度
### 兩矩陣計算相似度向量應為同維度
### 返回值res為a矩陣每行對b矩陣每行向量余弦值
### res[i,j] 表示a矩陣第i行向量與b矩陣第j行向量余弦相似度
def cosine_matrix(_matrixa, _matrixb):
import numpy
_matrixa_matrixb = _matrixa * _matrixb.transpose()
### 按行求和，生成乙個列向量
### 即各行向量的模
_matrixa_norm = numpy.sqrt(numpy.multiply(_matrixa,_matrixa).sum(axis=1))
_matrixb_norm = numpy.sqrt(numpy.multiply(_matrixb,_matrixb).sum(axis=1))
return numpy.divide(_matrixa_matrixb, _matrixa_norm * _matrixb_norm.transpose())
### 向量計算余弦相似度
### 計算兩向量余弦相似度
### 返回_vec1和_vec2余弦相似度
### 此處用於計算向量余弦相似度，驗證矩陣相似度計算結果
def cosine(_vec1, _vec2):
import numpy
return float(numpy.sum(_vec1*_vec2))/(numpy.linalg.norm(_vec1)*numpy.linalg.norm(_vec2))
計算向量相似度 余弦相似度
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。兩條線段之間形成乙個夾角，如果夾角為0度，意味著方向相同 線段重合 如果夾角為90度，意味著形成直角，方向完全不相似 如果夾角為180度，意味...
余弦相似度計算
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，那麼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思想。它通過計算兩個向...
相似度計算之余弦相似度
一 定義及概念 余弦取值範圍為 1,1 求得兩個向量的夾角，並得出夾角對應的余弦值，此余弦值就可以用來表徵這兩個向量的相似性。夾角越小，趨近於0度，余弦值越接近於1，它們的方向更加吻合，則越相似。當兩個向量的方向完全相反夾角余弦取最小值 1。當余弦值為0時，兩向量正交，夾角為90度。因此可以看出，余...