聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。聚类算法是无监督的算法。 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中，当p=1时，则是计算绝对值距离，通常叫做曼哈顿距离，当p ...
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2020-05-20 20:12:09
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这里的答案匹配主要指填空题、问答题类的答案的匹配，也就是字符串的相似度。 网上有很多做法，例如求Levenshtein距离（字符串编辑距离）、汉明距离、莱文斯坦比、Jaro距离和Jaro-Winkler距离等，现在介绍一种可能更适合改卷评分场景的相似度计算方法一、原理篇1.1、核心：根据两字符串的匹 ...
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2020-02-27 19:22:59
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最近在研究sample之间的similarity，以便更好地进行clustering，一下是相关资料 TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章 相似度（距离计算）汇总 常用的相似度计算方法原理及实现 机器学习中的相似性度量 大量短文本聚 ...
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2019-06-11 11:19:49
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摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文 ...
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2019-02-17 23:39:34
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摘要： 主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。主题模型在自然语言和基于文本的搜索上都起到非常大的作用。 引言： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关 ...
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2018-11-10 17:54:24
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进行用户协同过滤时，一个关键问题是如何计算用户之间的相似性。比较常见的计算用户相似度的算法有余弦相似性、皮尔森系数、调整余弦相似性三种。 ????这三种相似性都是基于一个称为用户-项目矩阵的数据结构来...
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2015-09-02 19:23:22
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在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法。
令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,
1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDistance...
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2015-07-12 23:23:09
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欧几里德距离
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计算两组数据之间的距离，偏好越相似的人其距离就越短。。。为了处理方便，需要一个函数来对偏好越相近的情况给出越大的值（0~1之间）。
皮尔逊相关系数相关度评价
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皮尔逊相关系数是判断两组叔叔与某一直线拟合程度的一种度量。其对应的公式比欧几里德距离评价的计算公式要复杂，但是在数据不是很规范时会倾向于给出更好的结果。...
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2015-07-06 17:55:33
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欧几里德相似度（Euclidean Distance）最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离，以两个用户x和y为例子，看成是n维空间的两个向量x和y, xi表示用户x对itemi的喜好值，yi表示用户y对itemi的喜好值，他们之前的欧几里德距离是对应的欧几里德相似度，一般采用以下公式进行转换：距离...
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2015-06-10 10:18:09
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摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出....
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2015-04-25 13:36:03
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