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
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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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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聚类分析通常，人们可以凭借惊讶拟合专业知识来实现分类。而聚类分析（Cluster Analysis）作为一种定量的方法，将从数据分析的角度，给出一个更准确更细致的分类工具。聚类分析又称群分析，是对多个样本或者指标进行定量分类的一种多元统计分析方法。对样本进行分类称为Q型聚类分析，对指标进行分类称为R型聚类分析。Q型聚类分析样本的相似性度量要用数量化的方法对事物进行分类，就必需要用数量化的方法描述事
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2024-03-28 12:18:20
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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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Basic knowledge: degree matrix; similarity matrix, and Adjacency matrix;无向带权图模型 G=<V,E>G=<V,E>，每一条边上的权重wij为两个顶点的相似度，从而可以定义相似度矩阵W，此外还可以定义度矩阵D和邻接矩阵A，从而有拉普拉斯矩阵 L=D−A;距离度量与
#谱聚类算法实现
#1、计算距离矩阵(欧氏距离，作为相似度矩阵)
#2、利用KNN计算邻接矩阵A
#3、由邻接矩阵计算都矩阵D和拉普拉斯矩阵L
#4、标准化拉普拉斯矩阵
#5、对拉普拉斯矩阵进行特征值分解得到特征向量
#6、对特征向量进行K-means聚类
#7、得到分类结果
import numpy as np
#距离矩阵的计算
def euclidDistance(x1, x2, sqrt
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2024-06-28 03:26:41
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Hierarchical clustering, k-means and DBSCAN聚类是针对给定的样本, 依据它们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.假设有 \(n\) 个样本, 每个样本有 \(m\) 个属性, 样本集合用 \(m\times n\) 的矩阵 \(X\)聚类的基本概念距离或相似度本节的距离或相似度是针对两个样本而言的.常见的距离可以取
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2024-01-10 14:10:05
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文章目录1. 聚类基本概念1.1 相似度、距离1.2 类、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4. sklearn.cluster4.1 sklearn.cluster.KMeans k均值聚类4.2 Hierarchical clustering 层次聚类 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
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2024-10-09 15:42:59
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聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小。聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离。PS: 补充一个维度灾难的概念数据维度高，数据量大，这种时候样本在空间中比较密集，这种情况不太好划分。只有当数据相对比较松散的时候，才能做到有效的聚类分析。维度高，数据量大的时候人工看就要看半天
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
# 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
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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PHP处理海量样本相似度聚类算法
原创
2023-07-21 10:14:30
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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随着知识图谱的火爆从美国一路烧到了国内，近几年知识图谱技术在国内已经得到了飞速的发展，我们对知识图谱的概念及应用都不再陌生。你可以看到知识图谱技术的应用出现在越来越多的垂直领域中。从最早大家最为熟悉的在搜索引擎中的应用，逐渐地扩充到金融领域、医药领域等等。今天我们已经在各行各业中，都能够看到知识图谱的身影，更多的技术人员也加入了我们知识图谱工程的大家庭。那么今天我们来就知识图谱的技术问题进行更深层
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2024-05-11 13:38:28
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聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性（dissimilarity）是根据数据对象的属性值评估的，通常涉及到距离度量。相似性（similarity）和相异性（dissimilarity）是负相关的，统称为临近性（proximity）。在聚类分析中，聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离，实
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2024-04-09 14:35:16
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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，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
Python 根据相似度矩阵聚类
## 引言
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种常用的无监督学习方法。它可以将具有相似性质的数据点分组在一起，并将其与其他不相似的数据点区分开来。聚类算法可以用于各种应用，例如市场细分、社交网络分析和图像处理等。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 根据相似度矩阵进行聚类。
## 相似度矩阵
在聚类算法中，首先需要计算数据点之间的相似度。相似度矩阵是
原创
2024-01-08 03:38:58
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