基于相似度的项目聚类_在Python中实现文档间语义相似度的聚类_基于tensorflow的句子相似度 - 腾讯云开发者社区

基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...聚合层次聚类图示 : ① 初始状态 : 最左侧五个数据对象 , 每个都是一个聚类 ; ② 第一步 : 分析相似度 , 发现 a , b 相似度很高 , 将 \{a ,b\} 分到一个聚类中...; ③ 第二步 : 分析相似度 , 发现 d, e 相似度很高 , 将 \{d, e\} 分到一个聚类中 ; ④ 第三步 : 分析相似度 , 发现 c 与 d,e 相似度很高 , 将...c 数据放入 \{d, e\} 聚类中 , 组成 \{c,d, e\} 聚类 ; ⑤ 第四步 : 分析相似度 , 此时要求的相似度很低就可以将不同的样本进行聚类 , 将前几步生成的两个聚类 ,...基于距离聚类的缺陷 : 很多的聚类方法 , 都是基于样本对象之间的距离 ( 相似度 ) 进行的 , 这种方法对于任意形状的分组 , 就无法识别了 , 如下图左侧的聚类模式 ; 这种情况下可以使用基于密度的方法进行聚类操作

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基于Jaccard相似度

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍基于Jaccard相似度。算法描述：两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。

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基于simhash相似度

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍基于simhash相似度。...算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1.

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基于编辑距离相似度

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍基于编辑距离相似度。...算法描述：一个句子转换为另一个句子需要的编辑次数，编辑包括删除、替换、添加，然后使用最长句子的长度归一化得相似度。

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基于Aidlux的图片相似度对比

印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络，把真章、假章同时输入进行学习，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。

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基于相似度计算的本体映射

哈哈内容不能为空！那就写几个字嘚瑟下。。。

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【数据挖掘】视觉模式挖掘：Hog特征+余弦相似度k-means聚类

实验概述本次实验使用的是VOC2012数据集，首先从图像中随机采样图像块，然后利用Hog方法提取图像块特征，最后采用余弦相似度和k-means聚类两种方法来挖掘视觉模式。 2....3.2 余弦相似度得到每个图像块的Hog特征之后，通过计算每个图像块特征向量的余弦相似性来进行类别的划分，余弦相似度的计算公式如下： 3.3 K-means聚类得到每个图像块的Hog特征后，还可使用...余弦相似度方法挖掘出的视觉模式更多在于羊的面部特征，而K-means聚类挖掘出的视觉模式更多在于羊的身体特征。 7....实验总结本次实验，使用了传统的Hog特征提取方式，并使用余弦相似度和K-means聚类的方式来挖掘视觉模式。...通过本实验，可以发现某一类图片的视觉模式可能不只一种，在本实验中，未考虑多种视觉模式的情况。针对此类情况，采用基于密度的聚类方式[2]可能会更加适合。

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【数据挖掘】聚类 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

中的噪声样本和异常样本 ; ⑥ 样本顺序 : 数据集样本输入的顺序不应该影响聚类结果 ; 基于层次的聚类 , 不同的样本输入顺序 , 会得到不同的聚类分组结果 ; ⑦ 数据维度 : 可以处理高维度...聚类 ( Cluster ) 相似度矩阵 ---- 1 ....聚类 ( Cluster ) 相似度矩阵 : ① 别称 : 相似度矩阵 , 又叫做相异度矩阵 , 或 , 对象-对象结构 ; ② 存储内容 : 相似度矩阵存储数据集样本之间的相似性 , 存储每两个样本之间...聚类 ( Cluster ) 相似度表示 : ① 对象间的相似度表示 : 使用 d(i,j) 表示第 i 个样本与第 j 个样本的相似度值 ; ② 相似度取值 : 相似度值是一个非负数...矩阵转化 : 聚类算法的输入是相似度矩阵 ( 单模矩阵 ) , 如果给出的是数据矩阵 ( 二模矩阵 ) , 需要先将数据矩阵转化为相似度矩阵 ;

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【数据挖掘】聚类 Cluster 矩阵转换数据矩阵 -> 相似度矩阵 ( 聚类数据类型 | 区间标度型变量及标准化 | 相似度计算 | 明科斯基距离 | 曼哈顿距离 | 欧几里得距离 )

聚类数据类型 II . 区间标度型变量 III . 区间标度型变量标准化 IV . 区间标度型变量标准化 ( 1 ) 计算所有数据的平均值 V ....相似度计算 ( 1 ) 明科斯基距离 IX . 相似度计算 ( 2 ) 曼哈顿距离 X . 相似度计算 ( 3 ) 欧几里得距离 I ....聚类数据类型 ---- 聚类数据类型 : ① 区间标度变量 : 由数值和单位组成 , 如 , 168 cm , 30 ^{o}C , 等值 ; ② 二元变量 : ③ 标称型变量 : ④ 序数型变量...直接影响聚类的分组结果 , 如身高使用米 , 厘米 , 毫米 , 作为单位 , 其数值的数量级都不同 ; ③ 数据标准化 : 为了避免度量单位对聚类分析结果的影响 , 将数据进行标准化操作 , 将...相似度计算 ( 1 ) 明科斯基距离 ---- 1 . 对象相似度 ( 相异度 ) 计算 : 根据两个样本对象之间的距离计算 , 通常使用明科斯基距离公式进行计算 ; 2 .

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基于聚类的图像分割-Python

让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。什么是图像分割？想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...基于区域的分割基于边缘检测的分割基于聚类的分割基于CNN的分割等。接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。什么是基聚类的分割？聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。...现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。...苹果和橙子底部的灰色阴影苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分白色背景让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering the...img.shape[2]) plt.imshow(clustered_3D) plt.title('Clustered Image') plt.show() 效果非常好，我们能够将五个部分组合在一起，这就是聚类分割的工作原理

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基于聚类的图像分割（Python）

让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。什么是图像分割？...基于区域的分割基于边缘检测的分割基于聚类的分割基于CNN的分割等。接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。什么是基聚类的分割？...聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。...如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。...苹果和橙子底部的灰色阴影苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分白色背景让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering

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c#字符相似度对比通用类

本类适用于比较2个字符的相似度，代码如下： using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; public class...= _ArrChar2.Length + 1; _Matrix = new int[_Row, _Column]; } /// /// 计算相似度...); _Result.Difference = _Matrix[_Row - 1, _Column - 1]; } /// /// 计算相似度...#endregion } /// /// 计算结果 /// public struct Result { /// /// 相似度...，不记录比较时间 decimal rate = stringcompute1.ComputeResult.Rate; // 相似度百分之几，完全匹配相似度为1 // 方式二 StringCompute

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基于用户的协同过滤（余弦相似度）

协同过滤协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的...余弦相似度余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 ? ?...预测 A 对 two商品的评分，从而做出是否推荐的判断用到的是from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity 这个类 from sklearn.metrics.pairwise...fillna(0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.18353259]]) array([[0.88527041]]) 从上面看出A和C的比较相似...0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.30772873]]) array([[-0.24618298]]) 去中心化后 A和C的相似度是负的

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Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算

当你给出一篇文章E时，采用相同的方法计算出E=(q1, q2, …, qn)，然后计算D和E的相似度。计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。...文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。计算过后，就可以得到相似度了。我们也可以人工的选择两个相似度高的文档，计算其相似度，然后定义其阈值。...同样，一篇文章和你喜欢的一类文章，可以取平均值或寻找一类文章向量的中心来计算。主要是将语言问题转换为数学问题进行解决。缺点：计算量太大、添加新文本需要重新训练词的权值、词之间的关联性没考虑等。...所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。...（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）；（3）生成两篇文章各自的词频向量；（4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

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【NLP实战】基于ALBERT的文本相似度计算

ALBERT是一个比BERT要轻量，效果更好的模型，本篇实践介绍如何用ALBERT计算两个文本的相似度。...，这里介绍如何基于albert_tiny模型进行文本相似度计算。...，在本篇实战中，利用这个向量来计算文本之间的相似度。...利用文本向量，计算两个文本之间距离或者相似度。...两句表达意思相近的话，相似度较高，距离较短。但是区隔度不是特别大，所以，在生产中，在一些特别的领域，需要用特别的语料，进行fintune，会有更好的效果。

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AI小知识-基于分层的聚类

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机器学习：基于层次的聚类算法

自顶向下算法 Hierarchical K-means算法 Hierarchical K-means算法是“自顶向下”的层次聚类算法，用到了基于划分的聚类算法那K-means，算法思路如下：首先，把原始数据集放到一个簇...基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好的处理以上问题。...我们先看一下基于划分聚类算法的缺陷：如上图所示，基于划分的聚类算法比如Hierarchical K-means聚类算法，不能够很好地区分尺寸差距大的簇，原因是K-means算法基于“质心”加一定“半径...再看一下其他聚类算法在聚类结果上可能存在的问题：上面（b）图使用的是基于“平均连锁”或者基于“质心”的簇间距离计算方式得到的聚类结果，可以看出，聚类结果同基于划分的聚类算法相似、最后聚类的结果呈“圆形...当α趋于0时，所有的“代表点”都汇聚到质心，算法退化为基于“质心”的聚类；当α趋于1时，“代表点”完全没有收缩，算法退化为基于“全连接”的聚类，因此α值需要要根据数据特征灵活选取，才能得到更好的聚类结果

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机器学习：基于网格的聚类算法

聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法...高维数据聚类的难点在于：适用于普通集合的聚类算法，在高维数据集合中效率极低由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性，高维的空间中基本不存在数据簇聚类的目标是将整个数据集划分为多个数据簇（聚类），而使得其类内相似性最大...，类间相似性最小，但在高维空间中很多情况下距离度量已经失效，这使得聚类的概念失去了意义。...（3）发现任意形状的类簇：许多聚类算法基于距离（欧式距离或曼哈顿距离）来量化对象之间的相似度。基于这种方式，我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者凸型类簇。

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AI小知识-基于网格的聚类

基于网格的聚类简介：

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基于word2vec的词语相似度计算

作者：刘才权编辑：黄俊嘉基于word2vec的词语相似度计算应用场景假设你有一个商品的数据库，比如：现在通过用户的输入来检索商品的价格，最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如，用户输入“椅子...但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简单的字符串匹配是显然不能实现的。...词语相似度计算在上面的例子中，“凳子”跟“椅子”的语意更相近，跟“香蕉”或“冰箱”的语意相对较远。...在商品搜索的过程中，可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度，在商品数据库中找出相似度最大的商品，推荐给用户。这种相近的程度就是词语的相似度。...在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。代码实现运行结果调试技巧在开发调试的过程中，会出现错误，需要重新运行程序。

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