我注意到scipy和sklearn都有一个余弦相似性/余弦距离函数。for arr1, arr2 in zip(arrs1, arrs2)]"
stmt2 ="[float(1 - cosine(arr1, arr2)) for arr1, arr2 in zip(arrs1, arrs2)]"
import time
我正在尝试使用scipy稀疏矩阵实现余弦相似度,因为我在使用正常矩阵(非稀疏)时遇到了内存错误。然而,我注意到当输入矩阵(观察值)较大时,稀疏和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我是不是做错了什么,或者,有没有办法解决这个问题?这里的代码中,输入有5%为1,95%为0。import numpy as npfrom scipy</
你能推荐一种更有效的方法来计算大矩阵上的余弦相似度吗,比如下面这个?我想要计算原始矩阵(mat)中65000行中的每一行相对于所有其他行的余弦相似度,这样结果就是一个65000 x 65000矩阵,其中每个元素都是原始矩阵中两行之间的余弦相似度。import numpy as npfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similari
我使用Scipy运行奇异值分解,以计算数据集中行之间的余弦相似度。现在,当我得到一个想要比较的新行时,我正在用添加的新行重新初始化SVD。# calculating similarity for already existing first rowfrom scipy.sparse.linalg importsvdsu, s, v