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【数据挖掘】聚类 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

, 有无等值 ; ③ 分类类型 : 离散型的分类 , 取值大于 2 个 , 如颜色值等 ; ④ 顺序等级 : 有顺序的取值 , 如班级的名次 , 比赛时的金银铜等级等 ; ⑤ 向量变量 ; 不同数据类型的相似度计算是不同的...聚类 ( Cluster ) 相似度矩阵 : ① 别称 : 相似度矩阵 , 又叫做相异度矩阵 , 或 , 对象-对象结构 ; ② 存储内容 : 相似度矩阵存储数据集样本之间的相似性 , 存储每两个样本之间..., 两个对象越相似 , 其值越小 ; ③ 矩阵对角线相似度值 : 对象线的值就是样本 i 与其本身进行比较 , 其相似度最小 , 取值 0 ; 3 ....单模矩阵 : 相似度矩阵是单模矩阵 , 行和列代表的意义相同 , 都代表数据样本本身 ; ① 行的意义 : 样本的个数 , 第 i 行表示第 i 个样本 ; ② 列的意义 : 样本的个数...矩阵转化 : 聚类算法的输入是相似度矩阵 ( 单模矩阵 ) , 如果给出的是数据矩阵 ( 二模矩阵 ) , 需要先将数据矩阵转化为相似度矩阵 ;

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【数据挖掘】聚类 Cluster 矩阵转换数据矩阵 -> 相似度矩阵 ( 聚类数据类型 | 区间标度型变量及标准化 | 相似度计算 | 明科斯基距离 | 曼哈顿距离 | 欧几里得距离 )

区间标度型变量标准化 ( 3 ) 计算标准化度量值 VII . 区间标度型变量标准化 ( 4 ) 属性标准化示例 VIII . 相似度计算 ( 1 ) 明科斯基距离 IX ....相似度计算 ( 2 ) 曼哈顿距离 X . 相似度计算 ( 3 ) 欧几里得距离 I ....相似度计算 ( 1 ) 明科斯基距离 ---- 1 . 对象相似度 ( 相异度 ) 计算 : 根据两个样本对象之间的距离计算 , 通常使用明科斯基距离公式进行计算 ; 2 ....相似度计算 ( 2 ) 曼哈顿距离 ---- 1 ....样本 j 的相似度 , 肯定等于样本 j 与样本 i 的相似度 ; ④ 三角不等式 : 两边之和 , 一定大于第三边 , d(i , j) \leq d(i , l) + d(l ,

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余弦相似度算法进行客户流失分类预测

余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。...如果A和B越相似，它们的余弦相似度就越接近1，反之亦然。数据集我们这里用的演示数据集来自一个datacamp：这个数据集来自一家伊朗电信公司，每一行代表一个客户一年的时间。...余弦相似度算法这段代码使用训练数据集来计算类之间的余弦相似度。...在上面步骤中，我们计算的分类相似度的df是这个：我们就使用这个数值作为分类的参考。...总结余弦相似性本身并不能直接解决类别不平衡的问题，因为它只是一种计算相似度的方法，而不是一个分类器。但是，余弦相似性可以作为特征表示方法，来提高类别不平衡数据集的分类性能。

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【数据挖掘】聚类 Cluster 矩阵转换数据矩阵 -> 相似度矩阵 ( 二元变量简介 | 二元变量可能性表 | 对称二元变量 | 简单匹配系数 | 非对称二元变量 | Jaccard 系数 )

二元变量 II . 二元变量可能性表 III . 对称二元变量 ( 恒定相似度 ) IV . 简单匹配系数 ( 恒定相似度计算 ) V . 不对称二元变量 ( 非恒定相似度 ) VI ....二元变量的相似度计算方法 : 使用区间标度变量求样本间距离的方式处理二元变量 , 误差很大 , 因此这里引入二元变量可能性表 , 来计算样本的二元变量属性的相似度 ; II ....二元变量可能性表 ---- 二元变量可能性表 : 计算两个样本二元变量属性相似度 ; ① 前提 : 二元变量属性的权重相同 ; ( 该二元变量权重又称为恒定相似度 ) ② 表中值的含义 :...恒定相似度 : 对称二元变量的相似度 , 称为恒定相似度 ; 3 . 恒定相似度特点 : 二元变量表示方式发生改变时 , 相似度的计算结果不会改变 ; IV ....非恒定相似度 : 不对称的二元变量的相似度 , 称为非恒定相似度 ; 5 .

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图的度计算和相似度计算

可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。...相似度 = (A + C) / B = (2 + 2) / 4 = 1。因此，节点i和节点j的相似度为1。使用Markdown格式输出结果：节点i与节点j的相似度为1。

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序列模型2.3-2.5余弦相似度嵌入矩阵学习词嵌入

余弦相似度 (Cosine similarity) 其中二范数即是把向量中的所有元素求平方和再开平方根。而分子是两个向量求内积，如果两个向量十分接近，则内积会越大。...得到的结果其实是两个向量的夹角的 cos 值 ---- 2.4 嵌入矩阵 Embedding matrix 模型在学习词嵌入时，实际上是在学习一个词嵌入矩阵(Embedding matrix),假设词典中含有...300 个不同的特征，则特征矩阵是一个 300*1W 大小的矩阵。 ?...Note 在实际应用中，使用词嵌入矩阵和词向量相乘的方法所需计算量很大，因为词向量是一个维度很高的向量，并且 10000 的维度中仅仅有一行的值是 0，直接使用矩阵相乘的方法计算效率是十分低下。...所以在实际应用中，会用一个查找函数单独查找矩阵 E 的某列。

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BERT中文实战：文本相似度计算与文本分类

对于NLP的正常流程来说，我们需要做一些预处理，例如分词、W2V等，BERT包含所有的预训练过程，只需要提供文本数据即可，接下来我们会基于NLP常用的文本相似度计算问题来介绍如何使用BERT。...BERT中文实战：文本相似度计算与文本分类代码下载：关注微信公众号 datanlp 然后回复 bert 即可获取下载链接。...get_labels方法返回的是一个数组，因为相似度问题可以理解为分类问题，所以返回的标签只有0和1，注意，这里我返回的是参数是字符串，所以在重写获取数据的方法时InputExample中的label也要传字符串的数据...当然，我们需要在data_dir下有测试数据，测试完成后会在output_dir路径下生成一个test_results.tsv文件，该文件包含了测试用例和相似度probabilities 总结除了相似度计算...，以上的代码完全能够用来做文本二分类，你也可以根据自己的需求来修改Processor，更多的细节大家可以参阅github源码。

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图片大小的相似度

找出最像正方形的图。代码： def get_similar_size(sources, dsts): """ 输入sources，返回dsts中对应size接近的列表。...'id': 3, 'size': '45*96'} {'id': 0, 'size': '270*270'} {'id': 5, 'size': '340*320'} 时间复杂度：...return item def pic_size_most_similar(source, dsts): """ 原理：无论目标图多大，把它等比缩放（扩大）到与原图等宽然后算出此时的高...，求与原图高的差距，即可算出相似性返回大小最相似的图片时间复杂度： n """ target = None mini_distance = 65535

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基于Aidlux的图片相似度对比

印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络，把真章、假章同时输入进行学习，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。

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句子相似度的计算 | NLP基础

文本的相似度又分为词级别的相似度，句子级别相似度，段落级别的相似度和文章级别的相似度。 ?...词级别的相似度计算相对容易，从几十年前人们建立的WordNet字典到近几年十分火热的Word2Vec都是用来解决词与词之间相似度的问题。...尤其是随着各种词向量的出现，词级别的相似度问题已经得到了较好的解决。基于词向量计算句子的相似度不过句子或更长的文本由于复杂性更高，包含的信息更多，其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。 ?...使用孪生网络计算句子相似度除了上面介绍的之外，孪生网络也是相似度对比不可不提的一个概念，它很简单，但是很有效果。...孪生网络结构如下图所示，使用两个权值共享的网络（两个网络相同）对一对输入进行编码，然后通过计算两个输入编码结果的相似度来判断输入的相似度。这种网络被广泛应用于各种相似度计算任务重中。

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基于相似度计算的本体映射

哈哈内容不能为空！那就写几个字嘚瑟下。。。

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多种相似度计算的python实现

前言在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。...我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。...欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为： ?...几个数据集中出现异常值的时候，欧几里德距离就不如皮尔逊相关度‘稳定’，它会在出现偏差时倾向于给出更好的结果。...： p = [1,3,2,3,4,3] q = [1,3,4,3,2,3,4,3] print manhattan(p,q) 得出结果为4 小结这里只讲述了三种相似度的计算方法，事实上还有很多种

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比较两幅图像的相似度的各种相似度量结果对比

对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中，我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量，并对比各相似度的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...在相似度评分中，我们可以看到，与其他噪声方法相比，Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。...GAN最近在去噪和清理图像方面做得非常好，这些指标可以用来衡量模型在视觉观察之外实际重建图像的效果。利用这些相似度指标来评估大量生成图像的再生质量，可以减少人工可视化评估模型的工作。...此外，相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此，这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。作者：Param Raval

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计算向量间相似度的常用方法

计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。...基于距离的相似度计算方法计算相似度时，一类常用的方法是计算两个向量之间的距离，两个向量间距离越近，则两个向量越相似。...而其中向量Xi与Xj之间的马氏距离定义为： ? 若协方差矩阵是单位矩阵（各个样本向量之间独立同分布），则马氏距离就是欧式距离；若协方差矩阵是对角矩阵，则马氏距离就是标准化欧式距离。...集合观点下的相似度 4.1 杰卡德相似系数 (Jaccard similarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数两个集合A和B的交集元素在A、B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数...杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标。 (2) 杰卡德距离与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard distance)。杰卡德距离可用如下公式表示： ?

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python衡量数据分布的相似度距离（KLJS散度）

背景很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征...（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?

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多分类任务的混淆矩阵

来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。什么是混淆矩阵？它显示了实际值和预测值之间的差异。...对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。...那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。...”Recall (A)= 正确分类 / 总实际值 = 15/20 = 0.75 正确率Accuracy ：被分对的样本数除以所有的样本数 Accuracy (A) = 正确分类的总数 / 实际分类的总数

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皮尔逊相似度计算的例子(R语言)

大家好，又见面了，我是全栈君编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算。下顺便研究R简单使用的语言。概率统计知识。...注意向量中有空元素（NA）时，比如稀疏矩阵中的一行，则要cov(x,y, use=’complete’)。方差也能够看做是协方差的特例。也就是：var(x)=cov(x,x)。...系数的值为−1意味着全部的数据点都落在直线上，且 Y 随着 X 的添加而降低。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。因两个变量的位置和尺度的变化并不会引起该系数的改变。...并不会改变两个变量的相关系数（该结论在整体和样本皮尔逊相关系数中都成立）。我们发现更一般的线性变换则会改变相关系数。...同一时候还有一个问题是，假设一些几何变换不会影响相关系数，则评分的高低也被忽略掉了，仅仅是分数的趋潜在影响。当然，这是对于矩阵0和1用户-购买的物品矩阵没有效果。版权声明：本文博主原创文章。

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Spark实现推荐系统中的相似度算法

，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。...本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。...2) / arr2.length), 0.5) if (dominator == 0) Double.NaN else numerator / (dominator * 1.0) } 余弦相似度.../** jblas实现余弦相似度 */ def cosineSimilarity(v1: DoubleMatrix, v2: DoubleMatrix): Double = { require...) Double.NaN else member / (denominator * 1.0) } 大家如果在实际业务处理中有相关需求，可以根据实际场景对上述代码进行优化或改造，当然很多算法框架提供的一些算法是对这些相似度算法的封装

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Python判断两个单词的相似度

本文要点在于算法的设计：如果两个单词中不相同的字母足够少，并且随机选择几个字母在两个单词中具有相同的前后顺序，则认为两个单词是等价的。目前存在的问题：可能会有误判。...in one if ch not in another)) def testPositions(one, another, positions): '''用来测试单词one中位置positions上的字母是否...与单词another中的相同字母具有同样的前后顺序''' #获取单词one中指定位置上的字母 lettersInOne = [one[p] for p in positions]...print(lettersInOne) #这些字母在单词another中的位置 positionsInAnother = [another[p:].index(ch)+p for p, ch...//2, minLength-1)) positions.sort() flag = testPositions(one, another, positions) #两个单词具有较高相似度

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使用Faiss进行海量特征的相似度匹配

，这是1:N 人脸识别的一个例子；像这样的例子还有很多，事实上，以神经网络对样本进行特征的提取，然后在海量的特征库里进行特征相似度的搜索/比对/匹配，已经是AI技术落地的一大领域。...Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似度匹配和聚类的库。本文将从最基本的特征比对说起，然后落脚到我们为什么需要Faiss，以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。.../test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库，之后，待搜索的图片就和该特征库来做相似度匹配。...：Flat 我们先定义两个变量xb和xq。...这样就会有8个100万x256维的矩阵；我们在这8个矩阵上使用k = 256的k-means 聚类算法（Gemfield：这里的256和上面的256没啥关系），这样每个矩阵上会得到256个centroid

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