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  • 两个图片提取的两个特征向量,二维结构,结构如下: array([[ 2.62957041e+00, 7.46614219e-05, 2.37797423e-05, ..., -4.94050192e-04, 2.06032040e-03, 4.94050192e-04], [-1.05751487e+00, 0.00000000e+00...
  • Python计算图片之间的相似度

    万次阅读 多人点赞 2018-11-17 16:39:05
    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张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*- # !/usr/bin/env python # @Time : 2018/11/17 14:52 # @Author : xhh # @Desc : 余弦相似度计算 # @File ...

    1.cosin相似度(余弦相似度)

    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度

     
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # !/usr/bin/env python
    # @Time    : 2018/11/17 14:52
    # @Author  : xhh
    # @Desc    : 余弦相似度计算
    # @File    : difference_image_consin.py
    # @Software: PyCharm
    from PIL import Image
    from numpy import average, dot, linalg
    
    # 对图片进行统一化处理
    def get_thum(image, size=(64,64), greyscale=False):
        # 利用image对图像大小重新设置, Image.ANTIALIAS为高质量的
        image = image.resize(size, Image.ANTIALIAS)
        if greyscale:
            # 将图片转换为L模式,其为灰度图,其每个像素用8个bit表示
            image = image.convert('L')
        return image
    
    # 计算图片的余弦距离
    def image_similarity_vectors_via_numpy(image1, image2):
        image1 = get_thum(image1)
        image2 = get_thum(image2)
        images = [image1, image2]
        vectors = []
        norms = []
        for image in images:
            vector = []
            for pixel_tuple in image.getdata():
                vector.append(average(pixel_tuple))
            vectors.append(vector)
            # linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数
            # 求图片的范数??
            norms.append(linalg.norm(vector, 2))
        a, b = vectors
        a_norm, b_norm = norms
        # dot返回的是点积,对二维数组(矩阵)进行计算
        res = dot(a / a_norm, b / b_norm)
        return res
    
    
    image1 = Image.open('../dataset/100002.png')
    image2 = Image.open('../dataset/100001.png')
    cosin = image_similarity_vectors_via_numpy(image1, image2)
    print('图片余弦相似度',cosin)

    运行结果:

    该方法运算量较大,速度明显比ssim方法慢,但如果不计较快慢的话感受结果比ssim靠谱

     

    2.利用SSIM(结构相似度度量)计算图片的相似度

    是一种全参考的图像质量评价指标,分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。

    SSIM取值范围[0, 1],值越大,表示图像失真越小。

    在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性SSIM

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # !/usr/bin/env python
    # @Time    : 2018/11/17 14:26
    # @Author  : xhh
    # @Desc    : 结构相似度量,计算图片之间的相似度
    # @File    : difference_image_ssim.py
    # @Software: PyCharm
    from skimage.measure import compare_ssim
    from scipy.misc import imread
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img1 = imread('../dataset/100002.png')
    img2 = imread('../dataset/100001.png')
    img2 = np.resize(img2, (img1.shape[0], img1.shape[1], img1.shape[2]))
    print(img1.shape)
    print(img2.shape)
    ssim =  compare_ssim(img1, img2, multichannel = True)
    print(ssim)

    本来是打算使用opencv的imread来读取图片的,但是没想到报错了,但是随后改为

    scipy.misc import imread成功了,最后又改成了opencv又好了,有点懵逼了
    

    结果:

    该方法通常用来衡量一张图片压缩后的失真度,很少用来计算两图的相似度。

    3.通过直方图计算

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # !/usr/bin/env python
    # @Time    : 2018/11/17 16:04
    # @Author  : xhh
    # @Desc    : 通过直方图计算图片的相似度
    # @File    : difference_image_hist.py
    # @Software: PyCharm
    from PIL import Image
    
    # 将图片转化为RGB
    def make_regalur_image(img, size=(64, 64)):
        gray_image = img.resize(size).convert('RGB')
        return gray_image
    
    # 计算直方图
    def hist_similar(lh, rh):
        assert len(lh) == len(rh)
        hist = sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l-r))/max(l,r))for l, r in zip(lh, rh))/len(lh)
        return hist
    
    # 计算相似度
    def calc_similar(li, ri):
        calc_sim = hist_similar(li.histogram(), ri.histogram())
        return calc_sim
    
    if __name__ == '__main__':
        image1 = Image.open('../dataset/100002.png')
        image1 = make_regalur_image(image1)
        image2 = Image.open('../dataset/100001.png')
        image2 = make_regalur_image(image2)
        print("图片间的相似度为",calc_similar(image1, image2))
    
    
    

    运行结果:

    直方图过于简单,只能捕捉颜色信息的相似性,捕捉不到更多的信息。只要颜色分布相似,就会判定二者相似度较高。

    所以本菜鸟利用之前做验证码时的用灰度图和彩色图进行了对比:

    运行的结果为:

    结果为0.54,有点差强人意了。。

    4.还有通过感知哈希算法(或者也称为图片指纹的形式的,嗯,我是这样子理解的)

    具体的代码看之前的文章:https://blog.csdn.net/weixin_39121325/article/details/84174876

    。。。。占时就这些了,还有的遇到了在更新吧

    大家可以关注我和我小伙伴的公众号~~~这里有我和我的小伙伴不定时的更新一些python技术资料哦!!大家也可以留言,讨论一下技术问题,希望大家多多支持,关注一下啦,谢谢大家啦~~

    展开全文
  • def learn_cosine_similarity(): a = [[1, 3, 2], [2, 2, 1]] from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances print('...
  • Python计算余弦相似度向量范数

    千次阅读 2020-09-08 11:18:58
    计算两个句子向量 2、np.linalg.norm求 向量模长(一范二范) 3、python列表转换为矩阵 1、Python求余弦相似度 在非直角三角形中,余弦定理的公式是: 在向量表示的三角形中,假设a向量是(x1, y1),b向量是(x2,...

    目录

    1、Python求余弦相似度

    计算两个句子向量

    2、np.linalg.norm 求 向量模长(一范二范)

    3、python列表转换为矩阵


    1、Python求余弦相似度

    在非直角三角形中,余弦定理的公式是:

     

    在向量表示的三角形中,假设a向量是(x1, y1),b向量是(x2, y2),那么可以将余弦定理改写成下面的形式:

    扩展,如果向量a和b不是二维而是n维,上述余弦的计算法仍然正确。假定a和b是两个n维向量,则a与b的夹角 的余弦等于:

    计算两个句子向量

    句子A:(1,1,2,1,1,1,0,0,0)

    和句子B:(1,1,1,0,1,1,1,1,1)的向量余弦值来确定两个句子的相似度。

    根据:

    计算过程及(通用)代码如下:

    1、调用sklearn 

    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
     
    a = [[1, 3, 2], [2, 2, 1]]
    print(cosine_similarity(a))

    2、方法1,常规算法,计算较慢

    def cos_sim(s1_cut_code, s2_cut_code):
        # 计算余弦相似度
        sum = 0
        sq1 = 0
        sq2 = 0
        for i in range(len(s1_cut_code)):
            sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i]
            sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2)
            sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2)
    
        try:
            result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3)
        except ZeroDivisionError:
            result = 0.0
    #     print("余弦相似度为:%f"%result)
        return result

     方法2 计算较快

    def norm(vector):
        return math.sqrt(sum(x * x for x in vector))    
    
    def cosine_similarity(vec_a, vec_b):
        norm_a = norm(vec_a)
        norm_b = norm(vec_b)
        dot = sum(a * b for a, b in zip(vec_a, vec_b))
        return dot / (norm_a * norm_b)

    3、稀疏矩阵

    def computer_simMatrix(c):
        """
       稀疏矩阵求相似度
        """
        return c.dot(c.T)/sparse.linalg.norm(c,axis=1).reshape((-1,1)).dot(sparse.linalg.norm(c,axis=1).reshape((1,-1)))
    
    # 返回一个矩阵,上三角和下三角是对称的,维度=len(c[0])*len(c[0])

    2、np.linalg.norm 求 向量模长(一范二范)

    x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

    ①x: 表示矩阵(也可以是一维)

    ②ord:范数类型

    向量的范数:

     

    矩阵的范数:

    ord=1:列和的最大值

    ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根

    ord=∞:行和的最大值

    ③axis:处理类型

    axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范数

    axis=0表示按列向量处理,求多个列向量的范数

    axis=None表示矩阵范数。

    ④keepding:是否保持矩阵的二维特性

    True表示保持矩阵的二维特性,False相反


    # 求向量的三种范式,代码如下:

    A = np.array([[3,4],[-6,5]])
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=None) # 对象是矩阵,求矩阵元素平方和开放
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=None,axis=1) # 对象是逐行,求每行元素平方和开放
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=None,axis=0)  # 对象是逐列,求每列元素平方和开放
    print(ret)
    # 对象是矩阵,求矩阵中逐行元素绝对值和的最大值
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf)
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf,axis=1) # 对象是逐行,求每行元素绝对值和的最大值
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=np.Inf,axis=0) # 对象是逐列,求每列元素绝对值的最大值
    print(ret)
    
    
    # 对象是矩阵,求矩阵中逐行元素绝对值和的最小值
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf)  
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf,axis=1) # 对象是逐行,求行的元素绝对值的最小值
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-np.Inf,axis=0) # 对象是逐列,求列的元素绝对值的最小值
    print(ret)
    A = np.array([[3,-4,1],[-6,5,0]])
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=0,axis=1) # 对象是逐行,求每行的非零元素个数
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=0,axis=0) # 对象是逐列,求每列的非零元素个数
    print(ret)
    A = np.array([[100,4],[-6,5]])
    ret = np.linalg.norm(A,ord=1)   # 对象是矩阵,求列的元素绝对值和的最大值
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=1,axis=1)  # 对象是逐行,求行的元素绝对值和
    print(ret)
    
    ret = np.linalg.norm(A,ord=1,axis=0)    # 对象是逐列,求;列的元素绝对值和
    print(ret)
    A = np.array([[-4,3,1],[-6,5,-1]])
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1)  # 对象是矩阵,求列的元素绝对值和最小值
    print(ret)
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1,axis=1) # 对象是逐行
    print(ret)
    ret = np.linalg.norm(A,ord=-1,axis=0)  # 对象是逐列
    print(ret)
    A = np.array([[-4,  3, 4],
                      [-6,  4, 3]])
    #10.0015300174, 对象是矩阵,求所有元素平方和开方,所有元素平方和102,开方=10.0015300174
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2)
    #[ 6.40312424  7.81024968],对象是每行,求行的元素平方和开方
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2, axis=1)
    #[ 7.21110255  5. 5.],对象是每列,求列的元素平方和开方
    ret = np.linalg.norm(A, ord=2, axis=0)

    3、python列表转换为矩阵

    #创建列表
    >>> l=[] //然后用列表的insert函数将系数项插入到列表中去,最后将列表转换为矩阵
    insert(“插入位置”,插入的内容对象)
    >>> l.insert(0,[9,52,381])
    >>> l
    [[9, 52, 381]]
    >>> l.insert(1,[52,381,3017])
    >>> l
    [[9, 52, 381], [52, 381, 3017]]
    >>> l.insert(2,[381,3017,25317])
    >>> l
    [[9, 52, 381], [52, 381, 3017], [381, 3017, 25317]]
    >>> a=np.mat(l)#这里将列表转换为矩阵
    >>> a
    matrix([[ 9, 52, 381],
    [ 52, 381, 3017],
    [ 381, 3017, 25317]])
    
    >>> l=[]
    >>> l.insert(0,[32])
    >>> l.insert(1,[147])
    >>> l.insert(2,[1025])
    >>> l
    [[32], [147], [1025]]
    >>> b=np.mat(l)#将列表转换为矩阵
    >>> b
    matrix([[ 32],
    [ 147],
    [1025]])


    scipy.sparse的一些整理 https://blog.csdn.net/qq_33466771/article/details/80304498

    Scipy教程 - 线性代数库scipy.linalg http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43277755

    相似度算法之余弦相似度 https://blog.csdn.net/zz_dd_yy/article/details/51926305

    python求向量的三种范式 https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/81297654

    展开全文
  • Python计算余弦相似度

    千次阅读 多人点赞 2020-08-09 10:51:39
    余弦相似度常用在文本分类、图片分类等应用中,来计算两个文本或两个图像之间的相似度。 本文主要介绍通过Python计算两个向量的余弦相似度

    余弦相似度常用在文本分类、图片分类等应用中,来计算两个文本或两个图像之间的相似度。

    如下图,向量 a = [ x 1 , y 1 ] , b = [ x 2 , y 2 ] \boldsymbol a=[x_1,y_1],\boldsymbol b =[x_2,y_2] a=[x1,y1],b=[x2,y2]
    在这里插入图片描述 s i m ( a , b ) = c o s θ = a b ∣ a ∣ ∣ b ∣ = x 1 x 2 + y 1 y 2 x 1 2 + y 1 2 x 2 2 + y 2 2 sim(a,b) = cos \theta = \frac {ab}{\mid a \mid \mid b \mid} = \frac {x_1x_2+y_1y_2}{\sqrt{x_1^2+y_1^2}\sqrt{x_2^2+y_2^2}} sim(a,b)=cosθ=abab=x12+y12 x22+y22 x1x2+y1y2对于 n n n维向量 A = [ a 1 , a 2 , . . . a n ] , B = [ b 1 , b 2 , . . . b n ] A=[a_1,a_2,...a_n],B=[b_1,b_2,...b_n] A=[a1,a2,...an],B=[b1,b2,...bn]
    s i m ( A , B ) = A B ∣ A ∣ ∣ B ∣ = ∑ i = 1 n A i B i ∑ i = 1 n A i 2 ∑ i = 1 n A i 2 sim(A,B) = \frac {AB}{\mid A \mid \mid B \mid}= \frac {\sum_{i=1}^{n}{A_iB_i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}{A_i^2}}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}{A_i^2}}} sim(A,B)=ABAB=i=1nAi2 i=1nAi2 i=1nAiBi

    余弦相似度的取值范围在-1到1之间。余弦值越接近1,也就是两个向量越相似,完全相同时数值为1;相反反向时为-1;正交或不相关是为0。

    求余弦相似度需要用到np.linalg.norm 操作,来求向量的范式,默认是L2范式,等同于求向量的欧式距离。

    import numpy as np
    t1  = np.array([-0.4,0.8,0.5,-0.2,0.3])
    t2  = np.array([-0.5,0.4,-0.2,0.7,-0.1])
    
    def cos_sim(a, b):
        a_norm = np.linalg.norm(a)
        b_norm = np.linalg.norm(b)
        cos = np.dot(a,b)/(a_norm * b_norm)
        return cos
    print(cos_sim(t1,t2))
    

    输出:0.23612240736068565

    展开全文
  • 余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最常见的二维空间。 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import ...

    余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最常见的二维空间。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    github 参考链接:https://github.com/ZhanPwBibiBibi/CHlikelihood

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import jieba
    import numpy as np
    import re
    
    def get_word_vector(s1,s2):
        """
        :param s1: 句子1
        :param s2: 句子2
        :return: 返回句子的余弦相似度
        """
        # 分词
        cut1 = jieba.cut(s1)
        cut2 = jieba.cut(s2)
        list_word1 = (','.join(cut1)).split(',')
        list_word2 = (','.join(cut2)).split(',')
    
        # 列出所有的词,取并集
        key_word = list(set(list_word1 + list_word2))
        # 给定形状和类型的用0填充的矩阵存储向量
        word_vector1 = np.zeros(len(key_word))
        word_vector2 = np.zeros(len(key_word))
    
        # 计算词频
        # 依次确定向量的每个位置的值
        for i in range(len(key_word)):
            # 遍历key_word中每个词在句子中的出现次数
            for j in range(len(list_word1)):
                if key_word[i] == list_word1[j]:
                    word_vector1[i] += 1
            for k in range(len(list_word2)):
                if key_word[i] == list_word2[k]:
                    word_vector2[i] += 1
    
        # 输出向量
        print(word_vector1)
        print(word_vector2)
        return word_vector1, word_vector2
    
    
    
    
    def cos_dist(vec1,vec2):
        """
        :param vec1: 向量1
        :param vec2: 向量2
        :return: 返回两个向量的余弦相似度
        """
        dist1=float(np.dot(vec1,vec2)/(np.linalg.norm(vec1)*np.linalg.norm(vec2)))
        return dist1
    
    def filter_html(html):
        """
        :param html: html
        :return: 返回去掉html的纯净文本
        """
        dr = re.compile(r'<[^>]+>',re.S)
        dd = dr.sub('',html).strip()
        return dd
    
    
    if __name__ == '__main__':
        s1="很高兴见到你"
        s2="我也很高兴见到你"
        vec1,vec2=get_word_vector(s1,s2)
        dist1=cos_dist(vec1,vec2)
        print(dist1)
    

    运行结果:

    Building prefix dict from the default dictionary ...
    Loading model from cache C:\Users\xiaohu\AppData\Local\Temp\jieba.cache
    Loading model cost 0.903 seconds.
    Prefix dict has been built succesfully.
    [1. 1. 1. 1. 0. 0.]
    [1. 1. 1. 1. 1. 1.]
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  • 背景在计算相似度时,常常用到余弦夹角来判断相似度,Cosine(余弦相似度)取值范围[-1,1],当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1,两个方向正交时夹角余弦取值为0...
  • 1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度 对于如何计算两个向量的相似程度问题,可以把这它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, …])出发,指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0度,...
  • 可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。 要使用word2vec工具就我所知有种方式,一种是从谷歌下载安装,需要使用linux环境;另一种是python中...
  • Python 使用sklearn计算余弦相似度

    千次阅读 2020-09-13 17:36:21
    计算相似度时,常常用到余弦夹角来判断相似度,Cosine(余弦相似度)取值范围[-1,1],当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1,两个方向正交时夹角余弦取值为0。...
  • 原标题:python文本相似度计算 ...两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,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?词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想...
  • 最近一直在研究NLP的文本相似度算法,本文将利用TF-IDF特征向量和Simhash指纹计算中文文本的相似度。 2、计算过程 准备测试数据 预处理读到的数据 加载数据到Map中 输入用户问题 利用TF特征向量和Simhash...
  • 作者系浙江大学生物医学工程专业的硕士在读;专注于自然语言处理 iOS开发。 步骤 1、分词、去停用词 ...5、计算相似度 ...两篇中文文本,如何计算相似度?...两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度
  • python 向量余弦相似度

    2021-05-15 22:42:29
    similarity 出来是对称矩阵,只需要取[0][1]就ok了 print("1111",time.time() - start, cosine_similarity([[1,2,3,4],[1,2,2,3]])[0][1]) 方法3 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似度 ...
  • 两向量之间的余弦相似度Prerequisite: 先决条件: Defining a Vector using list 使用列表定义向量 Defining Vector using Numpy 使用Numpy定义向量 Cosine similarity is a metric used to measure how similar ...
  • 要识别张图片是否相似,首先我们可能会区分这张图是人物照,还是风景照等…对应的风景照是蓝天还是大海…做一系列的分类。 从机器学习的的角度来说,首先要提取图片的特征,将这些特征进行分类处理,训练并建立...
  • 主要方法有:编辑距离、余弦相似度、模糊相似度百分比 1、编辑距离 def levenshtein(first, second): ''' 编辑距离算法(LevD... returns: 两个字符串的编辑距离 int ''' if len(first) &amp;gt; len(se...
  • 1、先对下面字符串进行分词处理: s1 = "hi,今天温度是12摄氏度。" s2 = "hello,今天温度很高。" 分词结果: ['hi', '今', '天', '温', '度', '是', '12', '摄', '氏', '度'] ['hello', '今', '天', '温', ...
  • 闲聊机器人(chatbot),BERT句向量-相似度(Sentence Similarity),文本分类(Text classify) 数据增强(text augment enhance),同义句同义词生成,句子主干提取(mainpart),中文汉语短文本相似度,文本特征...
  • Python科学计算初探——余弦相似度

    万次阅读 2018-04-25 20:09:35
    SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。 安装科学计算包...
  • python使用gensim进行文本相似度计算

    万次阅读 2017-06-12 22:35:12
    前提知识: 阮一峰:TF-IDF与余弦相似性的应用(一...本文章根据 在路上吗 翻译官方教程,使用tfidf计算文本相似度 翻译教程地址:http://blog.csdn.net/questionfish/article/category/5610303 首先安装gensi
  • python计算余弦相似度

    2020-12-21 10:27:51
    余弦值越接近1,也就是两个向量越相似,完全相同时数值为1;相反反向时为-1;正交或不相关是为0。 求余弦相似度需要用到np.linalg.norm 操作,来求向量的范式,默认是L2范式,等同于求向量的欧式距离。 import numpy...
  • Python图像识别,图片相似度计算!

    千次阅读 2019-08-29 16:23:53
    要识别张图片是否相似,首先我们可能会区分这张图是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。 从机器学习的的角度来说,首先要提取图片的特征,将这些特征进行分类处理,...
  • 1. 余弦相似度 2. 欧氏距离 3. 曼哈顿距离 4. 切比雪夫距离 5. 杰尔德距离 6. 汉明距离 7. 标准化欧式距离 8. 皮尔逊相关系数 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy.spatial....
  • #用向量空间模型计算两个字符串s和s1之间的相似度 from math import sqrt from collections import Counter import re def vsm_distance(s,s1): #将s,s1转化为字典格式(dictionary{词:词频}) mylist=re....
  • SimHash算法 simhash算法的主要思想是降维,将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint),通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度...3、计算两个文本之间fingerprin...

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