POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-

用余弦相似度算法写的c++程序，计算如“我 爱 看 电视”和“我 不 爱 看 电影”之间的余弦相似度。由于没有分词程序，所以需要用空格手动分词

matlab计算余弦相似度

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。 即： 余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋

基于内容的电影推荐系统 基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统 使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统

Word2Vec 作者： Mathur电子邮件： LinkedIn： : 编写此python脚本的目的是使用word2vec查找任意2个文本文档之间的余弦相似度 有关word2vec的详细信息，请参见 我正在使用一种名为gensim的实现来开发此代码，请参见此处以安装gensim 为了使gensim运行，您需要安装anaconda并使用其python，可以在此处找到它 现在，已经针对可用于Kaggle挑战的数据集开发了脚本，为 该脚本是对此处的脚本的修改。 现在，要运行这些脚本，请执行以下操作： 步骤1。 您需要使用Word2Vec创建模型以获取可用产品的详尽列表。 我将word2vec训练在可用于文件“ train.csv”的“产品标题”上。 您需要执行以下操作来训练Word2Vec python Word2Vec_AverageVectors.py 该脚本

（python）使用余弦相似度算法计算两个文本的相似度的简单实现

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，如常见的二维空间。 余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个向量的余弦相似度为： 计算公示：分子为向量A与向量B的点乘，父母为各自的L2相乘，即将所有维度值的平方相加后开方。 余弦相似度的取值为[-1,1]，值越大表示越相似 调整余弦相似度 余弦相似度更多的是从方向上区分差异，但是对绝对的数值是不敏感的。 余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值

用2.7版本Python实现比较2个文档的相似度计算，采用余弦相似度方法，main函数中的fileName1和fileName2是自己构造的数据集，把这几个文档放在一起就可以运行。