相似度距離度量公式

2021-02-20 BAT筆試面試
常用的相似度度量距離有：歐幾裡得距離、餘弦相似度距離、曼哈頓距離、閔可夫斯基距離、切比雪夫距離、Jaccard相似係數、皮爾森相關係數。

構造樣本數據

import numpy as np
np.random.seed(0)x = np.random.random((100,))y = np.random.random((100,))
1、歐幾裡得距離
（代碼太長往左滑哦）
from sklearn.metrics import pairwise_distancesfrom sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='euclidean')distance = euclidean_distances([x], [y])print(distance)
2、餘弦相似度
（代碼太長往左滑哦）
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_distances
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='cosine')distance = cosine_distances([x], [y])print(distance)
3、曼哈頓距離
（代碼太長往左滑哦）
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='manhattan')print(distance)
4、閔可夫斯基距離
（代碼太長往左滑哦）
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='minkowski')print(distance)
5、切比雪夫距離
（代碼太長往左滑哦）
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='chebyshev')print(distance)
6、Jaccard相似係數
（代碼太長往左滑哦）
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='jaccard')print(distance)
7、皮爾森相關係數
（代碼太長往左滑哦）
distance = pairwise_distances([x], [y], metric='correlation')distance = np.corrcoef(x, y)print(distance)
加小編微信（備註：機器學習）
拉你入「機器學習交流群」

相關焦點

  • 機器學習基礎:相似度和距離度量究竟是什麼
    選自 Medium作者：Gonzalo Ferreiro Volpi機器之心編譯參與：Panda相似度度量和距離度量在整個機器學習領域都是非常基礎的概念，數據科學家 Gonzalo Ferreiro Volpi 近日通過淺顯易懂的推薦系統示例介紹了這些概念以及它們的計算方式。
  • 常見的距離算法和相似度計算方法
    ）和歐式距離一樣，它們都是一種距離度量的定義、可以用來測量某兩個分布之間的距離。也就是和象棋中的「車」一樣橫平豎直的走過的距離。曼哈頓距離是超凸度量。1.4 傑卡德距離（Jaccard Distance）: 用來衡量兩個集合差異性的一種指標，它是傑卡德相似係數的補集，被定義為1減去Jaccard相似係數。適用於集合相似性度量，字符串相似性度量 。
  • 常用的相似度和距離計算方法
    與Jaccard 係數相關的指標叫做Jaccard 距離，用於描述集合之間的不相似度。Jaccard 距離越大，樣本相似度越低。公式定義如下：適用場景主要用於計算符號度量或布爾值度量的集合間的相似度，因為特徵屬性都是由符號度量或者布爾值標識，因此無法衡量差異具體值的大小，只能獲得「是否相同」這個結果。所以Jaccard係數適合只關心集合中特徵存不存在，不關心具體值大小。
  • 從圖像恢復相似和度量性質
    (它們不是張量),但類似於公式(5),在射影變換下不變的公式為通俗的說，歐氏空間中的平面經過仿射或射影變換後直線l和m影像為l'和m',將l'和m'代入公式(5),求出的θ角不等於原來歐式空間的角度，而代入公式(6)則相等。
  • 機器學習中距離和相似性度量方法
    根據數據特性的不同，可以採用不同的度量方法。向量內積的結果是沒有界限的，一種解決辦法是除以長度之後再求內積，這就是應用十分廣泛的餘弦相似度（Cosine similarity）：餘弦相似度與向量的幅值無關，只與向量的方向相關，在文檔相似度（TF-IDF）和圖片相似性（histogram）計算上都有它的身影。需要注意一點的是，餘弦相似度受到向量的平移影響，上式如果將 x 平移到 x+1, 餘弦值就會改變。怎樣才能實現平移不變性？
  • 常用的相似性度量算法(原理,實現,優缺點,適用場景...
    而 相似度 通常採用的方法就是計算樣本間的 「距離」(Distance) 。採用什麼樣的方法計算距離是很講究，甚至關係到分類的正確與否。修正了 「誇大分值」 的情況：二者有相對近似的偏好，但某人一般傾向於給出更高的分值，而二者的分值之差又始終保持一致，則他們依然可能會存在很好的相關性（單純的用歐幾裡得距離，相似度會偏低，得出不相關的結論，這顯然不是我們所期望的。其實你會發現，選擇不同的相似性度量方法，對結果的影響是微乎其微的。
  • AI產品經理需要了解的數據知識:餘弦相似度
    在機器學習算法中，有很多方法計算某個對象之間的距離或是相似性，餘弦相似度是通過衡量兩個向量間的夾角大小，通過夾角的餘弦值表示結果，餘弦相似度的取值為[-1,1]，值越大表示越相似。計算餘弦值的公式如下：注釋：其中a和b代表兩個向量（向量是在空間中具有大小和方向的量，在數據計量中表示帶箭頭的線段，相關向量知識可自行閱讀相關文獻）。
  • 一文講述常見的文本相似度計算方法
    相似度計算關鍵組件相似度計算方法有2個關鍵組件：表示模型度量方法前者負責將物體表示為計算機可以計算的數值向量，也就是提供特徵。後者負責基於前面得到的數值向量計算物體之間的相似度。距離的度量方式歐幾裡得距離使用python計算歐式距離：distance = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2)相似度為：similarity = 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(dataA - dataB))餘弦距離餘弦距離的計算方式：與歐氏距離的區別：
  • 餘弦定理測量相似度
    今日簡述餘弦定理不只停留在高中的試卷上，它也可以去測量兩個文本，圖片，用戶個體等等之間的相似度哦？看看簡單的原理，以及文末圖片的檢測。距離 vs 方向兩點之間的差異衡量直接想到的方法是距離度量，比如說歐式距離，從不同維度的數值絕對差異體現兩個個體的差異。
  • 數學之美:判定兩個隨機信號序列的相似度
    關注、星標嵌入式客棧，精彩及時送達 [導讀] 在工程應用時，有時候需要計算兩個信號序列的相似度，實際信號由於在採集過程中會混入幹擾，如果簡單的依次比較各樣本是否相等或者差值，則很難判定兩個信號序列的相似程度。本文來聊聊我的一些思路。
  • 度量學習筆記(一) | Metric Learning for text categorization
    但KNN分類算法有以下的缺陷： KNN是基於近鄰度量的一種模式分類算法，它高度依賴於數據間的相似度度量，簡單的歐式距離在實際應用時，由於不考慮不同維度之間對分類的影響以及輸入數據數據維數高的問題，往往不能取得良好的分類效果。
  • MATLAB比較圖像的相似度-圖像搜索算法
    關注我們獲得更多精彩內容一、圖像相似度計算相關原理通過圖片進行搜索相似圖標的算法實現是：利用感知「感知哈希算法」，就是每一張圖片都按照某種桂林生成唯一的「標識」，通過對「標識」進 比較，那麼可以判斷兩張照片是相似以及相似程度。
  • 用Numpy手寫各種距離度量
    本文用Numpy實現了常見的幾種距離度量。
  • 詳解數學中的「距離」
    「常用的距離公式」的問題大家都學過幾何，對於線段的距離，兩點之間的距離都會求，方法是先求出兩個點的坐標，然後利用公式： 有了這個距離公式就可以通吃所有距離問題了嗎？你想的太簡單了，數學是科學，是要解決問題的，來看下面的問題：
  • 閔式距離詳解及其SPSS實現
    曼哈頓距離計算公式下列是兩個樣品的數據，每個樣品測定兩個指標。距離原點的切比雪夫距離為1的正方形3. 將上圖中曼哈頓距離正方形先向右旋轉45度，如下圖所示，然後將圖（2）的橫縱坐標同時縮小√2 倍，得到變換後的切比雪夫距離。該距離與曼哈頓距離正方形等價，變換完成。
  • 中藥指紋圖譜相似度評價方法各有千秋
    對從整體上表現中藥複雜體系所含化學成分的變化情況，指紋圖譜的相似度評價起著非常關鍵的作用。根據文獻報導，相似度的評價方法主要有峰重疊率法(Nei係數法)、相關係數法、距離係數法、向量夾角餘弦法和峰重疊率與共有峰強度結合法(改進的Nei係數法)等方法。些方法都有各自的特點和應用範圍。實際應用中，針對實際問題如何選用合適的相似度評價方法是亟須解決的問題。
  • 【機器學習基礎】常見二分類損失函數、距離度量的Python實現
    import numpy as np1.歐氏距離(Euclidean distance) 歐幾裡得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是一個通常採用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。
  • 【機器學習基礎】常見二分類損失函數、距離度量的 Python 實現
    import numpy as np1.歐氏距離(Euclidean distance) 歐幾裡得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是一個通常採用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。
  • 谷歌通過深度度量學習,提出新的語義實例分割方法
    雷鋒網了解到，谷歌研究院近日與UCLA合作，提出了一種新的語義實例分割方法：首先計算兩個像素屬於同一對象的可能性，然後將相似的像素分組在一起。其中，相似性度量是基於深度，完全卷積的嵌入模型，而分組方法是基於選擇所有與一組「種籽點」足夠相似的點，這個選擇模型是一個深度的、完全卷積的評分模型。
  • CICC科普欄目|距離,原來還有這麼多類
    採用什麼樣的方法計算距離是很講究，甚至關係到分類的正確與否。1. 歐氏距離(EuclideanDistance)       歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。有一種類似的一種距離度量方法叫切比雪夫距離。(1)二維平面兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的切比雪夫距離(2)兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與b(x21,x22,…,x2n)間的切比雪夫距離       看不出兩個公式是等價的？提示一下：試試用放縮法和夾逼法則來證明。