我有两个形状的熊猫数据框： df.shape (1,8)
df1.shape (14,8) 我想用df1中的每一行计算df的cosine_similarity。以下是一些示例数据： ?
浏览 19提问于2020-07-12得票数 1
我有一个小问题要在我的数据集上执行TSNE，使用余弦相似性。我计算了所有向量的余弦相似性，所以我有一个包含余弦相似性的方阵： [ 0.7 1 0.3 0.4 ]0.6,0.4,0.1,1]])Y = model.fit_transform(A)
但我不确定要使用预先计算
浏览 5提问于2016-04-11得票数 10
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KNN的大多数讨论都提到了欧几里德、曼哈顿和汉明距离，但它们没有提到余弦相似性度量。这有什么原因吗？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 12
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看起来，两个特征的余弦相似性仅仅是它们的点乘积，它们的大小的乘积。余弦相似性是什么时候比点积更好的距离度量？也就是说，在不同的情况下，圆点乘积和余弦相似性是否有不同的优缺点？
浏览 0提问于2014-07-15得票数 80
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假设我有一个pandas数据帧(随机示例)，我可以得到一个带有Holoviews和Bokeh渲染器的热图： rownames = 'ABCDEFGHIJKLMNO'
df = pd.DataFrame(数据(x和y)是分类的，因此行或列的初始顺序并不重要。我想根据一些相似性度量对行/列进行排序。列和行已经根据相似度进行了排序(在本例中，基于点积的余弦；其他也可用，如“相关性”等)。 但是，我想在Holoviews中显示集群图。如何从海运矩阵
浏览 44提问于2019-03-22得票数 2
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我有一个数据帧列表，每个数据帧都有一个三维向量(3列)的行。我想计算每个数据帧(例如，第1行和第2行、第2行和第3行、第3行、第3行和第4行等)的每一对后续行的余弦相似性(lsa:: cosine )。我如何循环遍历列表中的每个数据帧，以计算后续行的余弦相似性，从而使每个数据帧的余弦值保持分离？以下是一些可复制的容易伪造的<em
浏览 3提问于2022-08-17得票数 2
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例如，如下图所示，左边是poincare映射数据集#1，右边是dataset #2。用什么最好的方法来量化右边和左边的差异？标准偏差在这里不会有多大帮助，因为这是两个独立的数据集。
浏览 0提问于2020-03-02得票数 2
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import numpy as np; import pandas as pd
我有这个样本代码来尝试获得余弦相似度，因为我的目标是让他们获得最相似的人，我想知道这是否适用于用作相似性</em
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
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我有一个包含工作职业作为主要变量的数据框架，对于每个职业来说，这是一组组成一份工作的技能。我试图用余弦作为距离度量来寻找工件之间的余弦相似性。到目前为止，我设法得到了余弦矩阵/数组，但是我不能把这个数组作为包含职业之间相似性的数据框架。请参见下面的数据集示例、我迄今使用的代码以及我希望得到的预期结果。数据集
INDEX 3D studio Accountancy C
浏览 2提问于2018-08-06得票数 1
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当使用相似性度量时(如。研究信息内容、余弦相似性等)对于任何类型的数据，是否存在所使用的标准相似阈值，还是所有这些都取决于情况？相似性阈值是0,1中的值X，使得所有相似性分数大于X的对都是“连通的”，而相似度分数低于X的对则不是。
浏览 0提问于2020-12-11得票数 1
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这是我的玩具节点dataframe： 'id': [1, 2, 3, 4, 5]for i, attr in df.set_index('id').iterrows():现在，我希望使用节点相似度(余弦函数或任何其他距离函数问题：
我可以用混合类型进行节点相似性，并为每种类型应用
浏览 11提问于2022-02-23得票数 1
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欧几里德与余弦相似
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我有一个文本数据集，我用tfidf技术矢量化，现在为了进行聚类分析，我正在测量这些向量表示之间的距离。我发现一种常用的方法是用余弦相似度来度量距离，当我问为什么不使用欧氏距离时，通常的回答是，当向量的大小不同时，余弦相似性更好。由于我的文本矢量化表示是归一化的，我想知道使用余弦相似度比欧几里得距离来聚类我的数据的优点是什么？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
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我试图使用余弦度量与Ball_tree算法，因为我的数据是高维的。我不明白为什么我不能用余弦相似性与球状树？
浏览 4提问于2022-05-16得票数 0
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我的数据形状是(5000,2048)，当我用滑雪板中的成对距离计算余弦矩阵时，得到了(5000,5000)矩阵。在这里我可以互相比较。但是现在，如果我有一个新的(1,2048)的向量形状，如何利用我已经计算过的(5000,5000)余弦矩阵，找到这个项目与我所拥有的早期数据的余弦相似性？编辑
PS:，我可以将这个新向量附加到我的数据中，然后再计算余弦相似度。但对于大量的数据，它变得缓慢。或者还有其他快速和准确的距离度量</em
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
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但是，我想将所有预处理数据在0到1之间规范化，因为我的所有相似性度量(余弦、皮尔逊、欧几里得)都依赖于这个假设。编辑:如果输入矩阵没有0到1之间的值，我希望所有的相似性度量都能给出0到1之间的结果，特别是我的归一化欧几里德距离。
浏览 0提问于2014-06-26得票数 6
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Mahout推荐的相似策略的差异
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我使用的是mahout推荐算法。所有的相似类之间有什么不同？如何知道什么是我的申请的最佳选择？以下是我的选择：SIMILARITY_LOGLIKELIHOODSIMILARITY_CITY_BLOCKSIMILARITY_PEARSON_CORRELATION 这意味着什么？
浏览 7提问于2014-04-28得票数 2
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我的数据集是成对的图像，评级为1或0。1表示相似，0表示不相似。模型必须以这样的方式进行训练，即它在训练中不存在的两个输入图像之间提供相似性。类的数量也是不确定的。我使用了ITML (信息理论度量学习)、LSML(最小二乘度量学习)和CSML (余弦相似度量学习)。因此，我将这个问题解释为度量学习问题。有没有其他方式来看待这个问题或我可以使用的任何其他度量学习模型？
浏览 0提问于2017-05-29得票数 0
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0与1的余弦相似性
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我有兴趣计算向量之间的相似度，但是这种相似性必须是0到1之间的一个数字。关于tf-idf和余弦相似性，都存在许多问题，都表明值在0到1之间。来自。model_b[word_b].reshape(1, -1)
但是sim是一个在-1,1范围内的相似性度量直觉上我会认为是可以的，但我不确定这是否是关于余弦相似的实际意义的良好实
浏览 0提问于2019-05-26得票数 8
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正如标题所述，在某些条件下，我试图对dataframe的每一对列应用一个函数。我要试着说明这一点。我想在每一对列之间应用余弦相似性度量--只有(编辑！)--如果其中一列的项之和大于5。 | [14,17] | [14,19] | [14,...|cs(17,19)..| ...如能提供任何帮助，将不胜感激：)
浏览 0提问于2016-07-19得票数 3
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