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    文本相似 | 余弦相似思想

    文本分析最基本的可以看正则表达式,我曾经写过SAS和Python的相关文章: 导语:SAS正则表达式,统计师入门文本分析的捷径 统计师的Python日记【第九天:正则表达式】 这个小系列,介绍的是计算文本之间的相似 计算文本相似有什么用? 冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ? 余弦相似的思想 余弦相似,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ? 相似,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

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    Python实现图片相似计算

    图片相似 概述 今天在用一个软件清理手机时,看到了一个比较好的功能:相似图片删除。软件识别出相册中类似的图片,删除相似图片,进而释放手机存储。 上网查了这个功能的基本实现算法,有挺多算法求图片相似的,常见的有均值哈希算法、差值感知算法、感知哈希算法、单通道直方图等等,网上有具体实现的算法,此处我只演示单通道直方图。 项目总述 导入一个已知图片,计算各个图片与已知图片的相似,并输出相似。 具体计算策略为:导入图片、计算图片的直方图、图片归一化处理、利用compareHist()进行比较相似。 最后打印相似,然后输出直方图值,其中图像的x轴是指的图片的0~255之间的像素变化,y轴指的是在这0~255像素所占的比列。 2、相似图片(相似0.89) ? 3、直方图展示 ?_

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    python文本相似计算

    步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? LSI模型 TF-IDF模型足够胜任普通的文本分析任务,用TF-IDF模型计算文本相似已经比较靠谱了,但是细究的话还存在不足之处。 ,相对于前两篇高血压主题的文本,iOS主题文本与query的相似很低。 可见TF-IDF模型是有效的,然而在语料较少的情况下,与同是高血压主题的文本相似也不高。

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    计算相似

    在机器学习中,经常要度量两个对象的相似,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似而进行分类。 如果向量指向相同的方向,余弦相似是+1。如果向量指向相反的方向,余弦相似为-1。 ? ? 余弦相似在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度,而不考虑文档的大小。 下面的程序中演示了在Python语言中实现余弦相似的方法。 余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似在计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。 用Python实现雅卡尔相似的计算过程: from sklearn.metrics import jaccard_score A = [1, 1, 1, 0] B = [1, 1, 0, 1] jacc

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    多种相似计算的python实现

    前言         在机器学习中有很多地方要计算相似,比如聚类分析和协同过滤。计算相似的有许多方法,其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关等等。 我们这里把一些常用的相似计算方法,用python进行实现以下。大家都是初学者,我认为把公式先写下来,然后再写代码去实现比较好。 欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离,其公式为: ? ,不是经常需要,但是我们仍然学会如何用python去实现,其公式为: ? 用以上的数据集去计算: p = [1,3,2,3,4,3] q = [1,3,4,3,2,3,4,3] print manhattan(p,q) 得出结果为4 小结         这里只讲述了三种相似的计算方法

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    余弦相似与欧氏距离相似(比较记录)

    余弦相似公式: ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。 范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似就越小。 余弦相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 欧氏距离相似公式: ? 原理:利用欧式距离d定义的相似s,s=1 /(1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似越大。 欧式相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 总结: 余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异,而欧氏度量的正是数值上的差异性。 主要看数值的差异,比如个人兴趣,可能数值对他影响不大,这种情况应该采用余弦相似 ,而物品的相似,例如价格差异数值差别影响就比较大,这种情况应该采用欧氏度量

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    文本相似计算_文本相似分析算法

    Simhash 计算文档相似的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。 有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二. 但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。 Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文
    * date: 2013-8-6 上午1:11:48 self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

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    python图像识别---------图片相似计算

    ,这些有分为直方图,颜色集,颜色局,聚合向量,相关图等来计算颜色特征), 为了得到两张相似的图片,在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似: 直方图计算图片的相似 通过哈希值,汉明距离计算 自带的compareHist()进行相似的比较: 利用compareHist()进行比较相似 similarity1 = cv2.compareHist(H1, H2, 0) 最后得到三张图片的直方图如下 两种方法的的结果还是有点差距的,可以看到img1和img3的结果相似高些。 不过两者的相似计算方法如下: ? gi和si分别指的是两条曲线的第i个点。 通过上面运行的结果可以看出来,img1和img2的相似高一些。 三、余弦相似(cosin) 把图片表示成一个向量,通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似。 1. 精彩推荐 knn分类器实现人脸识别 mnist手写数字识别------原理及源码 win10下安装GPU版本的TensorFlow(cuda + cudnn) TensorFlow-GPU线性回归可视化代码

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    python专业方向 | 文本相似计算

    步骤 1、分词、去停用词 2、词袋模型向量化文本 3、TF-IDF模型向量化文本 4、LSI模型向量化文本 5、计算相似 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? ,相对于前两篇高血压主题的文本,iOS主题文本与query的相似很低。 可见TF-IDF模型是有效的,然而在语料较少的情况下,与同是高血压主题的文本相似也不高。 ,而与iOS主题的第三篇训练文本相似很低。

    1.7K80

    不同品种猫猫有多相似呢,Python 文本相似计算

    difflib difflib 是 Python 的内置库,基于 Ratcliff-Obershelp 算法(格式塔模式匹配)。 ? ? 计算值是 0-1 之间的,越接近 1 说明文本越相似。 fuzzywuzzy fuzzywuzzy 是一个第三方库,基于莱文斯坦距离,需要安装 python-Levenshtein,fuzzywuzzy,直接 pip 即可。 两对比文本向量化后,再进行相似计算: ? ? 余弦相似,值介于 0-1,越大说明两文本越相似。 从结果上看对比前两个,值要大于 0.9 才相当于有 60% 以上的相似,前两种方法更为直观。 最后使用 fuzzywuzz 计算的相似,绘制热力相关图直观的展示猫猫品种哪些描述较为相似: ? 异国短毛猫与加菲猫描述相似较高,英囯蓝白与英国短毛猫相似也较高。 这样一个文本相似计算就完成了。 源码获取 在公众号对话框回复关键字“文本相似”即可获取 END

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    python衡量数据分布的相似距离(KLJS散

    背景 很多场景需要考虑数据分布的相似/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近),或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征 对于两个概率分布P、Q,二者越相似,KL散越小。 KL散满足非负性 KL散是不对称的,交换P、Q的位置将得到不同结果。 ? python3代码: import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05 JS散基于KL散,同样是二者越相似,JS散越小。 print(JS_divergence(p,p)) # 0.0 实例:身高分布预测比较 在实际运用中,我们往往并不是一开始就能得到概率分布的,我们手上的更多是像每个人的身高这样的具体数据,那么怎么在python

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    句子相似计算

    思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。 np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似 denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二:求得词向量,计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小 如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

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