常用的相似度计算方法：（1）欧氏距离（2）余弦相似度 （3）皮尔逊相关系数 （4）修正余弦相似度（5）汉明距离 （6）曼哈顿距离1、欧式距离：就是计算空间中两点的距离 def EuclideanDistance(x,y):
d = 0
for a,b in zip(x,y):
d += (a-b)**2
return d**0.52、余弦相似度（cosine） 夹角越小，余弦值
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2024-08-21 14:25:43
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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.
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2024-05-05 10:33:17
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在taste里， PearsonCorrelationSimilarity的实现方式不是采用上述公式，而是采用3的实现。 Cosine相似度（Cosine Similarity）就是两个向量的夹角余弦，被广泛应用于计算文档数据的相似度 在taste里， 实现Cosine相似度的类是PearsonCorrelationSimilarity， 另外一
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2023-11-23 12:44:39
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SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。安装科学计算包SciPy 由于SciPy库在Windows下使用pip intall安装失败（网上资料说的），所以需要寻找第三方（Unofficial Windows Binaries for Py
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2023-09-13 15:06:20
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# Hive 相似度函数科普
在大数据分析中，能够有效地衡量数据之间的相似性，这对于推荐系统、聚类分析以及数据去重等具有重要意义。Apache Hive作为一个广泛应用的大数据处理工具，提供了一些内置的相似度函数，能够帮助我们快速实现相似性分析。
## 什么是相似度函数？
相似度函数是用来量化两个对象之间相似程度的数学工具。在数据处理中，常用的相似度度量包括余弦相似度、欧几里得距离以及杰卡德
ROCK (RObust Clustering using linKs) 聚类算法是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法。该算法属于凝聚型的层次聚类算法。之所以鲁棒是因为在确认两对象（样本点/簇）之间的关系时考虑了他们共同的邻居（相似样本点）的数量，在算法中被叫做链接（Link）的概念。而一些聚类算法只关注对象之间的相似度。 ROCK 算法中用到的四个关键概念邻居（Neighb
在现代数据处理架构中，Hive SQL 是大数据生态系统的重要组成部分，而“Hive SQL 相似度”问题则涉及到如何识别和处理不同数据之间的相似性。下面，我们将深入探讨如何解决 Hive SQL 相似度问题，从版本对比到实战案例，提供一站式指导。
## 版本对比
首先，我们需要了解 Hive SQL 的不同版本之间的特性差异。这可以帮助我们决定在迁移或使用新特性时需要注意的事项。
| 版本
为方便起见，我们使用术语邻近度（proximity）表示相似性或相异性。由于两个对象之间的邻近度是两个对象对应属性之间的邻近度的函数。我们首先介绍如何度量仅包含一个简单属性的对象之间的邻近度，然后考虑具有多个属性的对象的邻近度度量。名词概念解释定义：两个对象之间的相似度（similarity）的非正式定义是这两个对象相似程度的数值度量。通常，相似度是非负的，并常常在 0 （不相似）和 1 （完全相
# Hive相似度匹配的科普介绍
在大数据和机器学习的领域，相似度匹配是一个重要的任务，尤其是在处理大量数据时。Hive作为一个数据仓库基础设施，能够实现对大数据的存储与处理，结合相似度匹配可以帮助我们更好地理解和利用数据。本文将介绍Hive相似度匹配的基本概念，并提供一段简单的代码示例。
## 什么是相似度匹配
相似度匹配是指在给定数据集中，找出与某个特定对象相似的其他对象。常见的相似度计
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0d(x,y) >= 0 // 距离
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2023-10-24 09:36:04
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### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：  
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2023-11-23 22:56:51
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编按：Excel处理数据有自己的游戏规则，尤其是数据源表规矩森严。想Excel运行快，操作顺，就必须遵守Excel的家规。在数据处理中，那种蔑视规则的人，忽视规则的人，注定要碰得头破血流，因为Excel不！留！情！ 在前几天我们分享了一篇文章，专门讲解了用一维表做数据源的重要性，今天继续这个话题，介绍数据源的规范。Excel对数据处理有一套自己的规则，只有按照它的规则去做，我
# 使用 HIVE 计算文本相似度
在数据科学和自然语言处理的领域，理解文本之间的相似度是一项重要任务。利用 Apache HIVE 的强大功能，我们可以便捷地进行大规模数据集的文本相似度计算。本文将通过一个简单的例子来探讨文本相似度，并结合代码示例和一些可视化图表来加深理解。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是衡量两段文本内容相似程度的方法。通常，我们通过计算文本之间的余弦相似度、杰卡
在当今大数据处理和分析的时代中，Apache Hive 作为一种数据仓库工具，常常被用来处理结构化的大数据。而在与云对象存储（例如 COS，Cloud Object Storage）结合使用时，我们可能会遇到一些具体的问题，这使得制定一个完善的备份和恢复策略尤为重要。因此，本文将详细介绍如何应对“hive cos”出现的问题，通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读的结构，
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法
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2023-10-26 19:29:32
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使用了openai库和numpy。安装依赖openai,numpy。mkdir pywork
cd pywork
python -m venv venv
(windows) .\venv\Scripts\activate
(linux) source ./gradio/bin/activate
(windows) .\venv\Scripts\deactivate
(linux) deactiva
""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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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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因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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