1.说几种距离测度Mahout：欧式距离测度；平方欧式距离测度；曼哈顿距离测度；余弦距离测度；加权距离测度2.K-means算法参数：3.TF-IDF加权公式：4.聚类是什么？聚类是一种无监督的机器学习任务，可以自动将数据划分成类cluster。并不需要提前告知所划分的组是什么样的，因为我们可能都不...
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2016-01-18 22:20:54
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1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角...
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2015-12-07 13:53:23
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1. 欧几里得距离两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 也可以用表示成向量运算的形式：适用：需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。2. 余弦距离两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b....
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2015-08-16 10:45:01
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为了搞清楚elastic search背后是如何计算文档搜索时候的相关度，我决定自己做实验去探索
这篇博客讲得还不错
http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42099063
而博客本身也只是翻译了官方文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/scori...
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2015-08-13 01:12:19
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1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角...
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2015-08-11 18:27:14
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1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角...
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2015-02-08 20:42:15
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Mahout基于推荐系统，分类，聚类算法等经常用到的相似度度量：PearsonCorrelationSimilarity皮尔森距离EuclideanDistanceSimilarity欧几里德距离CosineMeasureSimilarity余弦距离（0.7变成了UncenteredCosineSimilarity）SpearmanCorrelationSimilarity斯皮尔曼等级相关，排序..
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2014-08-13 19:22:58
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相似度计算的任务是根据两段输入文本的相似度返回从0到1之间的相似度值：完全不相似，则返回0,；完全相同，返回1.衡量两端文字距离的常用方法有：海明距离（Hamming distance），编辑距离，欧氏距离，文档向量的夹角余弦距离，最长公共字串。1. 余弦相似度把两篇文档看作是词的向量，如果x,y为...
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2014-07-22 22:53:35
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