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

网络爬虫 具有相关检查的爬虫，对每个页面（URL）均使用TFIDF和余弦相似度方法

改进的SIFT结合余弦相似度的人脸匹配算法

提出了一种基于余弦相似度的点云配准(PCR-CS)算法,该算法主要解决点云刚性配准问题,即找到点云配准的旋转矩阵R和平移矩阵T,从而实现原始点云P到目标点云Q的配准。先对两个待配准点云进行去中心化处理,再进行点云余弦相似度的研究,将两个待配准的三维点云分别投影到XY平面上,对XY平面上的点云进行栅格化处理,统计栅格上的数据点从而形成统计矩阵SP和SQ,采用差分进化算法,以两点云余弦相似度为条件,寻求最优R,从而实现点云配准,最后,利用中心点计算T。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较高的配准精度,即使在点云数据伴随有噪声和数据缺失的情况下,也都能达到良好的配准效果。

文本聚类 文本聚类的一种实现，使用 k-means 进行聚类，并使用作为距离度量。 等等，什么？ 基本上，如果您有一堆文本文档，并且您想按相似性将它们分成 n 个组，那么您很幸运。 例子 为了测试这一点，我们可以查看test_clustering.py ： from vectorizer import cluster_paragraphs from random import shuffle text1 = """Type theory is closely related to (and in some cases overlaps with) type systems, which are a programming language feature used to reduce bugs. The types of type theory were created to avo

Img2VecCosSim-Django-Pytorch 提取任何图像的特征向量，并找到余弦相似度以使用Pytorch进行比较。 我已经使用ResNet-18提取图像的特征向量。 最后，开发了一个Django应用程序来输入两个图像并找到余弦相似度。 包装方式： 火炬 Django 2.0 学分： 灵感来自 如何开始： 克隆存储库 git clone https://github.com/MexsonFernandes/Img2VecCosSim-Django-Pytorch 变更目录 cd Img2VecCosSim-Django-Pytorch 安装虚拟环境 pipenv install 安装所有依赖项 pipenv install -r requirements.txt或pip install -r requirements.txt 启动Django服务器 python

Sentiment_analysis_twitter 总览 分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。 使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。 使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。 通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。 将过程分类提高了15％。 动机 了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。 借助我的数据科学技能，我想了解人们如何在社交网络上表达情感，也就是情感分析。 作为一个狂热的Twitter用户，我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新，以及表情符号如何

称呼： Cs = getCosineSimilarity（x，y） 计算向量 x 和 y 之间的余弦相似度。 x和y必须具有相同的长度。 的解释余弦相似度类似于皮尔逊相关

火花余弦相似度 这是一个脚本，输入一个矩阵并计算矩阵中每个向量与其他向量的余弦相似度 例子： *add test dataset (dataset.txt) into hadoop hdfs 这是数据集的摘录： "16",45,12,7,2,2,2,2,4,7,7 "28",1,1,1,0,0,0,0,0,0,0 "35",28,9,6,1,0,3,0,5,2,2 "52",28,7,3,3,3,1,2,4,4,3 "63",17,5,1,0,0,0,0,4,1,1 "67",35,20,10,1,1,8,0,17,8,4