一、聚类聚类：物以类聚，人以群分，是无监督学习中的一种。 没有y，只有x，把不同的x根据相似度自动的聚成好多堆儿 本质上，N个样本，映射到K个簇中，每个簇中至少含有一个样本，一个样本只属于一个簇 最基本：先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的隶属关系，每次都比前一次好二、相似度用于场景Ⅰ，系统推荐两点在二维空间距离公式： 两点在三维空间距离公式： 闵可夫斯基距离公式： 当p=2时，即为欧氏距离；当
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2023-10-26 22:46:29
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前面，提到聚类是无监督学习中应用最广泛的。聚类定义 对大量无label的数据集按照样本点之间的内在相似性进行分类，将数据集分为多个类别，使得划分为相同类别的数据的相似度比较大。被划分的每个类称为cluster,距离/相似度计算欧式距离 n维空间的任意两点,,之间的距离,由向量性质就是，这本质上是一个2-范式，这里，我们在衡量时用更为广泛的P-范式，至
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2023-12-19 23:13:29
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catalogue 1. TF-IDF
2. 基于空间向量的余弦算法
3. 最长公共子序列
4. 最小编辑距离算法
5. similar_text
6. local sensitive hash 局部非敏感哈希
7. SSDEEP Hash
8. K-means聚类算法
9. 二分K-means算法 1. TF-IDFRelevant Link: http://qianxunni
一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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# 使用PaddleNLP计算文本相似度
在自然语言处理(NLP)领域，文本相似度是一个非常重要的任务。我们常常需要判断两个句子或文本在语义上有多相似，诸如搜索引擎推荐、问答系统等场景都离不开这一技术。而PaddlePaddle的NLP库，PaddleNLP，提供了强大的工具来进行文本相似度计算。
## 什么是文本相似度？
文本相似度通常是指通过某种方式量化两个文本在语义上的相似程度。常见的
# 使用 PaddleNLP 计算文本相似度的详细指南
在自然语言处理（NLP）领域，计算文本相似度是一个常见的需求。本文将介绍如何使用 PaddleNLP 来实现文本相似度的计算，适合刚入行的小白。我们将从整体流程开始，逐步深入每一步的代码与实例。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个实现过程的主要步骤。以下是一个简化的工作流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:34:06
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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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# 使用paddlenlp实现SimCSE文本相似度计算
在自然语言处理(NLP)领域，文本相似度计算是一项基本任务。使用SimCSE模型，我们可以计算句子之间的相似度。本文将为你介绍如何使用paddlenlp实现SimCSE相似度计算，整个过程分为多个步骤，方便我们逐步进行。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装paddlenlp库
# 使用PaddleNLP实现相似度检索的完整指南
在当今的NLP（自然语言处理）领域，相似度检索是一项重要的任务，通常用于找出文本之间的相似性。PaddleNLP是一个强大的自然语言处理工具库，使用它可以高效地实现文本相似度检索。本文将详细阐述如何通过PaddleNLP实现相似度检索，适合初学者入门。
## 流程概述
在实现相似度检索的过程中，我们可以将步骤划分为以下几个阶段：
| 步骤
# 使用 PaddleNLP 进行语义相似度分析
语义相似度是自然语言处理中的一个重要任务，指的是判断两段文本在意义上的相似程度。在许多应用场景中，例如智能问答、推荐系统等，语义相似度的计算至关重要。本文将简要介绍如何使用 PaddleNLP 进行语义相似度分析，并提供相应的代码示例。
## PaddleNLP 简介
PaddleNLP 是百度开发的一个基于 PaddlePaddle 的自然
原创
2024-09-13 03:31:59
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文章目录0 项目说明1 开发环境2 项目说明3 数据来源4 项目运行5 结论验证6 项目源码 0 项目说明基于CNN和词向量的句子相似性度量提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目分享：https://gitee.com/asoonis/feed-neo1 开发环境Anaconda + Pycharm2 项目说明毕业设计主要针对于句子相似度的计算，尤其是长句相似度，使用Goog
# 如何使用PaddleNLP实现文档相似度
在NLP（自然语言处理）领域，文档相似度是一个常见而重要的任务，特别是在信息检索和推荐系统中。使用PaddleNLP，我们可以方便地实现文档相似度的计算。本文将逐步指导你如何使用PaddleNLP来实现这一任务。
## 流程概述
下面是实现文档相似度的主要步骤：
| 步骤 | 操作说明
原创
2024-09-06 03:35:00
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# Python聚类与相似度分析的入门指南
聚类和相似度分析是数据科学中非常重要的技术。尤其是在处理无标签的数据时，聚类可以帮助我们发现数据中的结构和模式。本文将为刚入行的开发者提供一套完整的Python聚类与相似度分析的流程，包括步骤、代码实例与详细解释。
## 流程概述
在进行聚类与相似度分析之前，需要明确整个分析的流程。以下是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 描述
一 什么是聚类聚类是针对给定的样本，依据它们的特征的相似度或距离，将其归并到若干"类" 或者 "簇"的数据分析问题,直观上讲，聚类是将相似的样本归到一个类。根据介绍我们明白，聚类的核心是如何来对两个样本的相似度来进行度量。聚类方法有多种度量方法，下面一起来看看吧。二 相似度的度量方法在聚类中，可以将样本集合看作是向量空间中点的集合，利用点和点之间的距离来代表样本与样本之间的相似度。点与点之间距离越
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=2时，表述的是欧式距离。杰卡德相似系数(Jaccard)杰卡德相关系数主要用于描述集合之间的相似度，在目标
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2023-12-09 15:09:48
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这个仿佛差不多是为了赶作业然后一开始写了个直方图匹配后来找了两种最简单的能够加进去的方法……Fundimental在这里简单的实现了直方图匹配和图像感知的哈希算法。
采用的python库为PIL。直方图匹配基本公式为 Sim(G,S)=1N∑i=1N(1−|gi−si|Max(gi,si)) 对RGB分别取出来然后进行匹配其他此外可以通过把图像分块进行匹配来减少由于位置信息不足带来的误差。这
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2023-11-22 18:43:20
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14 聚类方法1. 聚类的基本概念1.1 相似度或距离1.2 类或簇1.3 类之间的距离2. 层次聚类3. K均值聚类3.1 模型3.2 策略3.3 算法3.4 算法特性3.5 实例解释 导读： 聚类：依据样本特征的相似度或距离，将其归并到若干个**“类”或“簇”**的数据分析问题目的：通过得到的类或簇来发现数据的特点或对数据进行处理。聚类：属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行
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2024-05-15 13:21:52
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# 汉字词组相似度计算：Python实现与应用
## 引言
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，汉字词组的相似度计算成为了一个热门话题。无论是在机器翻译、文本分类还是信息检索等领域，词组相似度都是一个不可或缺的部分。它可以帮助我们更好地理解文本之间的关系，从而提升各种应用的性能。在本文中，我们将探讨如何使用Python计算汉字词组的相似度，并提供相关代码示例。同时，我们还会展示一些图示，以增
总结一下关于文本相似性的几种方法无监督，不使用额外的标注数据词移距离 词移距离使用两文本间的词嵌入，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。average word vectors 简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法， 缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tf
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2024-02-12 21:04:43
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相似性度量描述样本之间相似度的方法有很多种，一般来说常用的有相关系数和欧式距离。在做分类时，常常需要估算不同样本之间的相似性度量（Similarity Measurement），这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”（distance）。采用什么样的方法计算距离是很讲究的，甚至关系到分类的正确与否。欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离&a
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2023-10-26 20:26:27
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