常见相似度计算方法回顾

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最近学习了常见的一些相似度计算的方法,在寻找资料的过程中找到了一篇较好的博客。主要是图做的比较好。所以拿过来做下简单的回顾与复习。

欧几里得距离

欧几里得距离其实就是空间内两点之间的直线距离。

Python实现:

曼哈顿距离

曼哈顿距离其实就是每一轴距离之和。

Python实现:

闵氏距离

闵氏距离被看做是欧氏距离曼哈顿距离的一种推广。公式中包含了欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离

Python实现:

余弦相似度

余弦相似度理解起来较为简单,就是向量在空间方向上的差异。

Python实现:

杰卡德相似度

杰卡德相似度理解起来非常的简单,就是集合的交集除以并集。

Python实现:

原文链接:http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most-popular-similarity-measures-implementation-in-python/

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