余弦相似度算法文本相似度算法的对比及python实现五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。

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Python3 实现的文章余弦相似度计算

余弦相似度计算matlab代码计算余弦相似度 张伯超 该脚本将从免疫数据库中读取数据并计算不同特征样本之间的余弦相似度。 用法 -d name of database -s name of subject -f field of the columns used to separate data -t size threshold, lower bound clone size, see methods below 例如 bash calCosSim.sh -d lp11 -s D207 -f tissue -t 20 将计算来自数据库 lp11 的受试者 D207 的组织样本之间的余弦相似度，仅使用在至少一个组织中具有至少 20 个实例的克隆 ** 注意：您将需要访问数据库的权限，在security.cnf 中替换您的用户名和密码。 ** 方法 实例 我们认为克隆大小是独特突变序列的数量和在不同测序文库中发现的相同独特序列的所有不同实例的总和。 我们将这种混合克隆大小度量称为“唯一序列实例”。 下限克隆大小 当我们说两个隔间重叠或缺少重叠时，重要的是要确保我们对整个场景有足够的覆盖范

TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 TF-IDF 优点：简单快速，结果比较符合实际情况。 缺点：以“词频”“权重”衡量一个词的重要性，仍不够全面 可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达，TF-IDF无法体现 词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为 重要性相同，这是不正确的 NLP-自然语言处理 *

机电一体化 MapReduce 的余弦相似度 描述 该存储库说明了 CSMR 算法的实现。 说明 CSMR 算法的论文已在 2014 年人工智能应用和创新 (AIAI 2014) 会议上发表，标题为“CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce”。 纸 链接： : 指示 安装 Mahout 0.9 版本和 Hadoop 1.2.1 稳定版 进入 CSMR 目录： cd Cosine-Similarity-with-MapReduce 构建 CSMR： mvn install 在 Cosine-Similarity-with-MapReduce/bin 中添加带有原始格式文档的输入文件夹（将其命名为“输入”） 运行 CSMR： ./run-csmr.sh 查看

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