我的问题有两个:
如何计算第一行与所有其他行的余弦相似性?我尝试使用sklearn的cosine_similarity函数,但传入100 x 200矩阵给出了一个100 x 100数组(而不是100 x 1数组)。如果要计算所有行与其他行之间的余弦相似性,假设计算所有100 C2= 4950所有行的不同组合,那么使用sklearn之类的东西,而实际上用np.linalg.norm来存储每一行的范数,然后通过100x 200来计算每一行的相似性,是否是最
我试图使用以下公式计算虚拟数据集的协方差矩阵,但它与实际结果不匹配。假设虚拟数据集包含三个特性,#rooms、sqft和#crimes。每列都是一个特征向量,我们有5个数据点。,它可以查看所有可能的特性,并且工作得很完美。,结果是不正确的。我正在试验的方法如下: """Compute the covariance for a dataset of size (D,N)