sklearn计算余弦相似度:sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity()
输入是 n个长度相同的 list或array,计算这 n个list 两两之间的余弦相似性。最后生成的是一个 n*n 的相似性矩阵s,s[i][j] 表示输入中第i个和第j个元素的余弦相似性。显然,该相似性矩阵对角线上的元素全为1,且是对称矩阵,即 s[i][j] = s[j][i]
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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity()
函数的输入是 n个长度相同的 list或array
函数的处理是计算这 n个list 两两之间的余弦相似性
最后生成的是一个 n*n 的相似性矩阵s,s[i][j] 表示输入中第i个和第j个元素的余弦相似性。显然,该相似性矩阵对角线上的元素全为1,且是对称矩阵,即 s[i][j] = s[j][i]
例子:

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