cosine-similarity

-1зной

1ответ

Сравнение двух документов в python

Учитывая два документа, я хочу рассчитать сходство между ними. У меня есть меры по выяснению расстояния косинуса, N-грама и tf-idf, используя это: This is a previously asked question Я хочу знать, что

python tf-idf n-gram word2vec cosine-similarity 2016-06-20

---

-1зной

1ответ

как сделать кластеризацию текста из подобия косинуса

Я использую WEKA для выполнения сбор текста. Предположим, что у меня есть n документов с текстом, я вычислял TFID как вектор признаков для каждого документа и вычислял косинус-сходство между каждой из

k-means pca cosine-similarity mds 2016-06-20

---

0зной

1ответ

KNN с TF-IDF Бросок «Измените свои данные» Предупреждения с косинусом Сходство как метрика расстояния

Я пытаюсь сделать KNN с помощью сходства Косинус в SciKIt Learn, но он продолжает бросать эти предупреждения. Может ли кто-нибудь объяснить, в чем смысл этого, и почему он приходит только тогда, когда

python scikit-learn knn cosine-similarity 2016-07-02

---

0зной

1ответ

Соответствует значениям 2 массивов

Я пытаюсь создать программу, которая будет оценивать множество массивов, чтобы найти ту, которая наиболее близко соответствует заданному массиву. Так говорят, что данный массив [1, 80, 120, 155, 281,

arrays matching cosine-similarity 2016-05-21

---

1зной

1ответ

as.matrix() и as.dist() имеют разные результаты

У меня есть список «simil», который содержит 7 векторов: > dput(simil) structure(list(Monday = structure(c(0.889987253484581, 0.882957894295089, 0.882232353177177, 0.874080268021168, 0.8517607714726

r matrix hierarchical-clustering cosine-similarity 2016-05-21

---

0зной

1ответ

Как обрабатывать отрицательные значения сходства косинусов

Я вычислил tf-idf моих документов на основе терминов. Затем я применил LSA для уменьшения размерности термов. «Similarity_dist» содержит значения, которые являются отрицательными (см. таблицу ниже). К

python scikit-learn svd cosine-similarity lsa 2016-05-26

---

2зной

1ответ

Текстовая кластеризация с использованием произвольных метрик с sklearn kmeans

Я выполняю текстовую кластеризацию в таблице, содержащей медицинские термины, я хочу, чтобы кластерные строки, имеющие похожие слова, если два имеют два слова или более, должны быть включены в один кл

python cluster-analysis k-means cosine-similarity 2016-06-02

---

-1зной

1ответ

Существуют и другие полезные признаки сходства или расстояния?

Я разрабатываю приблизительную вычислительную систему. Определение того, насколько похожи два объекта - это базовая операция в такой системе. Обычно в информатике и математике, сходство является синон

machine-learning distance euclidean-distance cosine-similarity hamming-distance 2016-06-11

---