按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我需要计算列表中字符串之间的余弦相似度。例如，我有一个超过1000万个字符串的列表，每个字符串都必须确定自己与列表中每个其他字符串之间的相似性。我可以用来高效快速地完成此类任务的最佳算法是什么？分而治之算法是否适用？编辑我想确定哪些字符串与给定字符串最相似，并能够获得与相似性相关联的度量/分数。我认为我想做的事情符合最初不知道集群数量的集群。
我有一组100,000向量，我需要根据余弦相似度检索前25个最接近的向量。Scipy和Sklearn有计算余弦距离/相似度2向量的实现，但我需要计算100kX100k大小的CosineSim，然后取出前25个。有没有pythoncompute的快速实现？根据@Silmathoron的建议，这就是我正在做的-#vectorsisalistofvectorsofsize:100Kx400i.e.100Kvectorseachofdimenions400vectors=numpy.array(vectors)similarity=numpy.dot(vectors,vectors.T)#sq
我有一个产品数据集的TF-IDF矩阵:tfidf=TfidfVectorizer().fit_transform(words)其中words是描述列表。这会产生一个69258x22024矩阵。现在我想找出新产品与矩阵中的产品之间的余弦相似度，因为我需要找到与其最相似的10个产品。我使用与上面相同的方法对其进行矢量化。但是，我无法将矩阵相乘，因为它们的大小不同(新矩阵可能有6个字，所以是1x6矩阵)，所以我需要制作一个列数与原始列数相同的TFIDFVectorizer。我该怎么做？ 最佳答案 我已经找到了它的工作方式。您需要先将新文档
我有一个包含多个向量的DataFrame，每个向量有3个条目。在我的表示中，每一行都是一个向量。我需要计算每个向量之间的余弦相似度。将其转换为矩阵表示更好，还是DataFrame本身有更简洁的方法？这是我试过的代码。importpandasaspdfromscipyimportspatialdf=pd.DataFrame([X,Y,Z]).Tsimilarities=df.values.tolist()forxinsimilarities:foryinsimilarities:result=1-spatial.distance.cosine(x,y) 最佳答
是否可以将1-余弦相似度与scikitlearn的KNeighborsClassifier一起使用？This回答说不，但是在documentation上对于KNeighborsClassifier，它表示DistanceMetrics中提到的指标可用。距离度量不包括明确的余弦距离，可能是因为它不是真正的距离，但据说可以将函数输入到度量中。我尝试将scikit学习线性内核输入KNeighborsClassifier，但它给我一个错误，该函数需要两个数组作为参数。还有其他人试过这个吗？ 最佳答案 余弦相似度一般定义为xTy/(||x||
我写了一个方法来计算两个数组之间的余弦距离:defcosine_distance(a,b):iflen(a)!=len(b):returnFalsenumerator=0denoma=0denomb=0foriinrange(len(a)):numerator+=a[i]*b[i]denoma+=abs(a[i])**2denomb+=abs(b[i])**2result=1-numerator/(sqrt(denoma)*sqrt(denomb))returnresult在大型阵列上运行它可能会非常慢。这种方法是否有运行速度更快的优化版本？更新:我已经尝试了迄今为止所有的建议，包括s
stackoverflow上的几个问题都提到了这个问题，但是一直没有找到具体的解决办法。我有一个由余弦相似度(值介于0和1之间)组成的方阵，例如:|A|B|C|DA|1.0|0.1|0.6|0.4B|0.1|1.0|0.1|0.2C|0.6|0.1|1.0|0.7D|0.4|0.2|0.7|1.0方阵可以是任意大小。我想获得最大化集群中元素之间的值的集群(我不知道有多少)。IE。对于上面的例子，我应该得到两个集群:BA、C、D因为C和D之间的值最高，A和C之间的值也最高。一个项目只能在一个集群中。对于这个问题，召回率不是那么重要，但精度非常重要。输出三个集群是可以接受的:1)B,2)A
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion为了计算两个文档之间的相似度，我创建了一个包含词频的特征向量。但是，对于下一步，我无法在“Cosinesimilarity”和“Hammingdistance”之间做出决定。我的问题:您有使用这些算法的经验吗？哪个给您带来更好的结果？除此之外:您能告诉我如何在PHP中编写余弦相似性代码吗？对于汉明距离，我已经得到了代码:functioncheck($terms1,$terms2){$cou
tl;博士同样的numpy数组，计算np.cos需要3.2秒，而np.sin运行548秒(9分钟)在LinuxMint上。见thisrepo获取完整代码。我有一个脉冲信号(见下图)，我需要将其调制到HF载波上，模拟LaserDopplerVibrometer.因此需要对信号及其时基进行重采样以匹配载波更高的采样率。在下面的解调过程中，需要同相载波cos(omega*t)和相移载波sin(omega*t)。奇怪的是，评估这些函数的时间很大程度上取决于计算时间向量的方式。时间向量t1直接使用np.linspace计算，t2使用methodimplementedinscipy.signal.
抱歉，如果这是直截了当的，但我在python手册或谷歌中没有找到任何帮助。我正在尝试使用python找到一个值的反余弦。即cos⁻¹(x)有人知道怎么做吗？谢谢 最佳答案 我们有acosfunction，它以弧度返回角度。>>>importmath>>>math.acos(0)1.5707963267948966>>>_*2-math.pi0.0 关于python-Python中的反余弦，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://
