# 理解编辑距离算法 —— 在Java中实现相似度计算
编辑距离（Edit Distance）是一种用于计算两个字符串之间相似度的算法。它是通过规定将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数来实现的，操作包括插入、删除和替换。本文将指导你如何在Java中实现编辑距离算法，并展示每个步骤所需的代码。
## 流程概述
在我们深入具体实现之前，先看一下实现编辑距离的整体流程。下表展示了实现编
原创
2024-09-16 05:47:21
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代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了。它的应用范围广泛，主要包括代码抄袭检测[3]、软件维护中的相似代码查找等。
Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤，将检测过程分为以下两个阶段：代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架，并将检测过程细分为四个部分：预处理 -> 中间代码转换 -> 比较单元生成
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2023-09-06 14:51:37
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https://www.iteye.com/blog/wdhdmx-1343856原文讲的挺有道理的；奇妙的地方就是将字符串的对比，转换为了数值之间的计算；相似度算法——Levenshtein(编辑距离)下面的图中第一处：第一处A，因为左边和上边的是相等的，所以左上角不用加1；但是，左边和上面都是要加1的；最终三个数值之间挑出来一个最小的数据：【1,1,0】就是0；第二处：左边和上面的数据
原创
2022-07-06 08:21:24
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# Java编辑距离算法与相似度计算
在自然语言处理和信息检索中，计算两个字符串之间的相似度是一个重要的任务。编辑距离（Edit Distance）是衡量两个字符串之间差异的标准，常被用于拼写检查、文本比较等应用场景。今天，我们将介绍Java中的编辑距离算法，并通过代码示例展示如何计算两个字符串的相似度。
## 编辑距离的基本概念
编辑距离是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数
原创
2024-10-14 06:35:34
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引言行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人检测统计人流量数据，优化人力物力等资源的分配。对于目标检测的方法，从2013年Ross Girshick提出R-C
title: 最大最小距离算法 date: 2017-12-16 17:36:54 tags: 聚类算法 categories: Algorithms课程设计使用最大最小距离算法做聚类分析/*
使用最大最小距离法做聚类分析
1. 任选一个样本作为聚类中心z1
2. 选择离z1距离最大的样本作为第二个聚类中心z2
3. 计算其余样本与{z1,z2}之间的距离，Di1=|Xi-z1|, Di2=|Xi
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2024-07-26 12:17:04
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# 实现“java 基于编辑距离文本内容相似度”的方法
## 整体流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，可以用以下表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 读取两个文本 |
| 2 | 计算编辑距离 |
| 3 | 计算相似度 |
```
## 具体步骤
### 步骤1：
原创
2024-06-05 07:41:26
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标(即个体各维度的特征数值)直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小(余弦相似度越大)，两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变的，因为夹角不变，而A
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2024-08-20 18:08:14
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在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍：编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包...
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2015-05-18 09:06:00
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分类或聚类的相似性度量（距离）
在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量, 1.欧几里得距离相
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2023-12-27 10:38:13
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本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离（基于词条空间）编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转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。算法实现步骤:1设置n为字符串s的长度。("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度。("我
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2018-12-11 16:35:00
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本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法 1、L氏编辑距离（基于词条空间） 编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转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
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2018-12-11 16:35:00
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今天在看推荐算法里经典的求TOPK问题时，偶然看到了欧氏距离和余弦相似度的等价性，特此记录下来。基本定义以下定义来自维基百科。余弦相似度： 注意，余弦距离不等价于余弦相似度： 欧氏距离： 两者的区别与联系当item，也就是向量中的两个点，在各个维度归一化后，变为单位向量，可以导出欧氏距离和余弦相似度的关系： 在各个博客上很容易看到下面这句话“欧
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2024-08-12 13:48:39
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欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数、余弦相似度rstein距离
1、欧氏聚类原理 三维空间欧氏距离聚类算法中，涉及到唯一距离参数d。当点之间距离小于距离d 时，表明两点局部相连，属于同一簇点集。其中点之间相连满足如下性质：若点A 与点B 相连，点B 与点C 相连，则点A 与点C 也相连。 需要注意的是，二维空间欧氏距离聚类算法是指将三维点云数据投影到二维平面（如xoy平面），再依据
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2024-06-23 09:29:39
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1. 使用simhash计算文本相似度2. ...
原创
2021-08-13 11:24:01
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k近邻：两个样本足够相似的话就有更高的概率属于同一个类别，看和它最相似的k个样本中那个类别最多 对KNN来说训练集就是模型 寻找超参数：领域知识、经验数值、实验搜索距离 p=1，2，3…KNN中距离的应用由此引入距离权重，权重为距离的倒数，这也是一种超参数weights=‘uniform’ ‘distance’ 
定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别
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2024-01-28 01:00:50
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余弦相似度计算字符串相似率功能需求：最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻，储存到公司数据中。这里面就有一个技术点，就是如何保证你已爬取的新闻，再有相似的新闻 或者一样的新闻，那就不存储到数据库中。（因为有网站会去引用其它网站新闻，或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中
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2024-02-22 12:56:25
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