比较两个二维特征向量，找出它们的相似性
要比较两个二维特征向量的相似性，可以使用一些常见的相似性度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
- 欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它衡量的是两个向量之间的直线距离。公式如下： 推荐的腾讯云相关产品：无
- 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是衡量两个向量之间的距离，通过计算两个向量对应维度上差值的绝对值之和得到。公式如下： 推荐的腾讯云相关产品：无
- 余弦相似度（Cosine Similarity）：余弦相似度用于衡量两个向量方向的差异程度，而不考虑其大小。公式如下： 推荐的腾讯云相关产品：无
这些相似性度量方法可以根据具体的应用场景选择合适的方法进行比较。在实际应用中，可以使用各类编程语言实现这些相似性度量方法，并结合前端开发、后端开发、数据库等技术进行实现和应用。
注意：以上答案仅供参考，具体的实现和应用需要根据具体情况进行调整和优化。
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所以我想比较一下字符串，找出它们之间的关系。为此，我发现我还必须编码位置信息。对于示例：aaaaassssssbbbbbb应该更适合于aaaasssssbbbb而不是bbbbaaasssss。输出将是一个相对的度量，1和2应该比1和3更匹配。另外，我将用一个数字来表示每个字符。
那么，我如何重新设计我的特征向量(特征转换)，以便输入到一个神经网络中，以有效地捕获这些信息？
浏览 0提问于2018-06-04得票数 0
在数学中，向量具有大小和方向。
在数据科学中，为了识别文档的相似性，我们将文档转换为特征向量。然后应用源文档与目标文档特征向量之间的余弦角公式。
然而，余弦公式仅适用于向量。一个矢量应该有两个震级和方向。对于表示为向量的文档，方向在哪里？
浏览 0提问于2020-05-17得票数 1
2回答
我有一个面部识别系统，包括以下细节：
特征提取的VGG16模型
512维特征向量(归一化)
我需要计算两个特征向量之间的similarity测度。到目前为止，我已经尝试过作为difference度量：
成对余弦，欧氏距离
点乘积(两个向量都是正规化的，所以它们的点积应该在[-1, 1]范围内)
当我想从一组feature vector中找到最接近的Feature Vectors时，这些方法工作得很好。通过对difference(距离)度量进行排序。但该方法是相对测量的。
我想要similarity的百分比。因此，我可以说给定的图像是Person XXX，具有x percentage的确定性程度
浏览 0提问于2020-07-24得票数 4
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2回答
中餐过程可能与距离相关
、、、
我是机器学习的新手，我想在MATLAB中实现与距离相关的中餐厅过程，用于音频轨迹的聚类。
我想在26个特征上使用dd。我猜这个过程可能是这样的
读取第一个特征向量并为其分配一个“表”。
阅读第二个特征向量，并将其与第一个“表格”进行比较，可能使用两个向量的余弦角(由于高维)，如果它在某个定义的θ内一致，则加入该表，否则启动一个新的。
读取下一个特性，并对每个现有表的新特征向量重复步骤2。
在发生这种情况时，我将跟踪有多少个表。
我将运行该算法，例如，16声道。音频输入算法的方式是，第一个特征向量来自音频轨道1中的第一个帧，第二个特征向量来自于轨道2中的第一个帧，因为我试
浏览 0提问于2013-11-12得票数 1
1回答
我正在尝试比较两个特征向量的相似性。在激活中是形状输出(60000，64)，并且new_activation的形状输出是(10000，64)。我正在寻找一种方法来找出new_activation中有多少向量与激活中的向量相似。我该怎么做呢？ 提前感谢 #put all the the training data in the activation layer
activation = feature_activation_model.predict(train_img)
print(activation.shape)
#########
#put the new or old dat
浏览 40提问于2020-08-13得票数 0
1回答
比如用Jaccards而不是Dice。我想要真实的例子，当我更喜欢使用Jaccards，Dice，Cosine或任何其他相似系数。
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
1回答
我正在使用中的代码来生成我的LBP。如果我生成2个LBP和它们对应的直方图，那么比较它们的最佳方式是什么？
这是我到目前为止的代码：
#include "lbp.hpp"
#include "histogram.hpp"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
//t
浏览 4提问于2015-10-13得票数 2
1回答
我正在使用OpenCV FaceRecognizer of LBP类型进行两面比较工作。我的问题是如何计算百分比格式的预测置信度？给出以下代码(javacv)：
int n[] = new int[1];
double p[] = new double[1];
personRecognizer.predict(mat, n, p);
int confidence = p[0];
但是信心是一个双值，how convert应该把它变成probability的percentage %值吗？是否有现有的公式？
如果我没有清楚地说出我的问题，很抱歉。好的，下面是场景：
我想比较两张脸的照片，找出两张脸
浏览 6提问于2014-09-05得票数 3
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1回答
我正在做一个项目，找出两个对象之间的区别，并用适当的模型代码对它们进行标记。
我需要帮助的建议，我们如何才能解决这样的问题与图像处理使用OpenCV，以下是图像
到目前为止，我尝试在做二值化阈值后计算两个图像之间的黑色像素差异，还计算了垫圈上存在的孔洞数量。
我也尝试过使用特征点，但效果不佳
还可以做些什么来提高检测率？
谢谢
浏览 11提问于2018-09-04得票数 0
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4回答
我正在使用Python，scikit-学习和keras。我有3000,000张正面手表的图片，比如：观看_1，观看_2，观看_3。.
我想写一个程序，接收一个真正的手表的照片作为输入，这可能是在不太理想的条件下拍摄的上面的照片(不同的背景颜色，黑暗的闪电等)，并找到其中最相似的手表3000。我的意思是，如果我给出一张圆型棕色手表的照片，上面有细花边，那么我希望它是圆形、深色和细花边的输出表。
什么是最有效的机器学习算法来做到这一点？
例如，通过遵循此链接，我有两个不同的解决方案：
1)利用CNN作为特征提取器，参照输入图像对每一对图像比较这些特征之间的距离。
2)在暹罗神经网络中使用两个CNN
浏览 0提问于2018-02-14得票数 12
2回答
我正在和这个小组一起做这个项目，我们已经决定让这个项目成为‘人工智能自动考勤系统’。
我已经学会了CNN分类对象，即狗和猫。有了这些知识，我们决定建立基于CNN的考勤系统。(请告诉我如果我们不应该走这条路或者技术如果你在这里发现了什么不好的东西.)
但是继续CNN，假设我们和2名学生一起训练了模型，在最后一层我们把这两个神经元放在一起，因为它们只是两个，对吗？
现在第三个来了，现在为了训练他的脸，我必须改变模型的结构，重新训练每一个面孔。
如果我们把这个项目应用到有数百名学生的大学院，如果我们想为每个学生训练模型，那么n--这不是重新创建模型的可行解决方案。
因此，我们认为，我们将修正模型的输
浏览 3提问于2019-12-09得票数 1
2回答
我打算画一个二维应力场。我手头上有两个特征向量，以及系统中所有粒子的二维应力张量场的两个特征值。我不知道如何计算这些特征向量(方向)和特征值(最大和最小应力值)，以便使用MATLAB、gnuplot、Grapher、ParaView或任何其他合适的平板形式绘制2D应力场。
任何形式的代码(C、C++、MATLAB或ParaView)，以及利用这个微不足道的特征问题的简要解释，都将是非常有价值的。
浏览 2提问于2012-06-29得票数 0
2回答
我试图计算不同长度的文本之间的相似性。我目前的做法如下：
使用通用语句编码器，我将文本转换成一组向量。
我平均这些向量来创建最终的特征向量。
利用余弦相似度对特征向量进行比较。
这给了我相当好的结果，文本的大小大致相同，但我想知道是否有更好的方法，第二步，如果文本有不同的长度。
浏览 0提问于2019-09-19得票数 8
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我试图将文档向量对(Doc2Vec，每个文档300个特征)分类为相似/不相似。我试过距离介面(余弦等)附加功能，如文档大小等，但并没有达到完美的结果，特别是因为我怀疑，只有一些特性是有意义的，我的问题。
向分类器(LogisticRegression、支持向量机等)提供两个向量的简单而有效的方法是什么？
我已经测试了另一个向量的减法，并使用绝对结果作为特征向量：abs(vec1 -vec2)，但这比距离介词更糟糕。
我也尝试将两个向量连在一起，结果也很差。我怀疑维数加倍会增加训练样本的需要，至少对某些分类器来说是这样？
是否有一种最先进的方法来分类特征向量之间的相似或关系？或者
浏览 1提问于2019-03-28得票数 1
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我试图用Correlogram来找出两幅图像之间的相似性。我已经为这两个图像创建了Correlogram (2D)。
任务：，现在我想了解这两个Correlogram有多相似。
问题：，我不知道如何才能匹配这两个Correlogram。我能用我们匹配的类似方式来匹配它们吗？
公式比较:根据一篇研究论文，给出了直方图匹配和相关图匹配的数学公式。可以清楚地看到，在直方图的情况下，只对颜色箱的对应值之间的差值进行求和。然而，在Correlogram匹配的情况下，求和是在两个维度上进行的，即距离、颜色箱。
我的代码：，我有两个图像，即Mat correlogram1和Mat correlog
浏览 1提问于2014-10-10得票数 0
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因此，我试图编写一个包含两个字符串的程序，例如：
"I like pizza better cold"
和
"I really enjoy pizza when it is chilled"
找出这两件事是否相配，比如：
"I like pizza better cold"
和
"Pizza really sucks."
上面的内容就不匹配了。
我已经使用了Python可以使用的NLTK语言来完成这个任务。我只是想知道有没有人曾经做过这样的事情，有什么建议吗？NLTK是要走的路吗？我应该使用什么功能或规格？
我正在考虑将字符串拆分
浏览 2提问于2016-01-18得票数 3
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Word2Vec为每个单词生成一个特征向量。我想知道是否存在为一个文档生成一个特征向量的something2vec。通过这种方式，我只需比较两个特征向量就可以计算出两个文档之间的距离。
谢谢。
浏览 0提问于2016-11-15得票数 0
4回答
先来了解一下背景知识。我正在寻找一个实对称矩阵的特征值和特征向量，其中行之和为0。更具体地说，一旦我找到了一个特征向量，我就使用$argsort$来找到对其中一个特征值进行排序的排列，并将该排列应用于原始矩阵。
现在，我使用numpy包在python中实现了代码。代码本身是递归的，如果它在特征向量中找到一组相等的值，它会提取与我们具有相等值的索引相对应的对称子矩阵，并在此矩阵上再次应用算法。
虽然这一切都很好，而且大部分都是单调乏味的工作，但当一堆本应与特征向量中的相等条目相对应的索引没有被识别为具有相等的值时，我感到惊讶。问题是，这些值是通过某种算法(可能是Lanczos，但我对numpy并
浏览 8提问于2012-01-10得票数 4
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我正在研究算法来比较两个二维点集。更具体地说，我有两个人体图像的骨架作为一个2D点集(例如，每个点有25个)，我想知道它们在多大程度上是相似的，以及从一个点到另一个点的点、线或线之间的角度使图像不同。
点集中的每个点总是对应于人体的一个部分。例如，#2点对应于左肩，#9点对应于左膝。所有要点都同样重要。
我需要找出第一个骨架的第二个点是否与第二个骨架的第二个点处于类似的位置，以此类推。
点集未标准化。
我想知道是否有任何算法或API来解决我的问题？
浏览 5提问于2018-01-15得票数 0
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我对第一个主要方向有点困惑。假设我在二维欧氏空间中有三个点：(1,1)，(2,2)和(3,3)，我要计算第一个主成分。
首先，我看到中心是(2,2)，所以我把所有的点移到原点。现在(2,2)是(0,0)，(1,1)是(-1，-1)，(3,3)是(1,1)。这是平均的转变。现在，我知道第一个主成分是转置((sqrt(2)/2，sqrt(2)/2))。但是，它是如何计算这个的呢？这是什么意思？
你计算协方差矩阵然后找出特征值然后找出特征向量。这个特征向量是方向？那你就正常了？
因此，我们在(-1，-1)，(0,0)和(1,1)的平均位移后得到了我们的点。我们现在计算协方差矩阵。
c(x，x) c(
浏览 2提问于2016-10-13得票数 0
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我有一个函数定义，接受的图像是单色和二维，和滤波器组，是一个三维阵列(48个2D滤波器)。我需要在每个像素位置将这两个特征向量进行转换以找到特征向量。我该怎么做？
我尝试过scipy.ndimage.convolve()，但得到了错误“滤波器权重数组有错误的形状。”
浏览 5提问于2020-06-29得票数 1
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Matlab的特征值
、、、、
我试图找出大型数据集的特征值/特征向量，以便计算PCA。我可以计算2x2、3x3等的特征值和特征向量。
问题是，我有一个包含451x128的数据集，我计算协方差矩阵，从中得到128x128的值。因此，如下所示：
A = [ [1, 2, 3,
2, 3, 1,
..........,
= 128]
[5, 4, 1,
3, 2, 1,
2, 1, 2,
..........
= 128]
.......,
128]
计算128x128向量的特征值
浏览 6提问于2014-06-09得票数 0
3回答
我正在尝试将二维高斯拟合到图像中。噪声非常低，所以我尝试旋转图像，使两个主轴不会同时变化，计算出最大值并只计算两个维度的标准差。最好的武器是蟒蛇。
然而，我在寻找图像的特征向量时遇到了困难- numpy.linalg.py假设数据点是离散的。我想把这个图像作为一个概率分布，采样几千个点，然后计算该分布的特征向量，但我确信肯定有一种方法可以直接从该图像找到特征向量(即高斯椭圆的半长轴和半长轴)。有什么想法吗？
非常感谢:)
浏览 0提问于2012-01-25得票数 7
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我已经做了一个程序，建立了3个图表(弧和节点)。这些图形是基于1和0的二维数组建立的。第一个图是理想图，其他两个图将与之进行比较。我在想，如果有一种方法来比较两个图之间的相似性，那就是图2中有多少个顶点与图1中的顶点相似。
替代问题:图是基于1和0的二维数组构建的，所以如果有一种方法将图1的2D数组与图2的数组进行比较，那么这将解决我的问题。
我不希望你们都把代码放上去，但我只是想弄清楚是否有一种方法可以做到这一点。如果是这样的话，该怎么做呢。任何帮助都是非常感谢的！
大家好，
让它更清楚一点:我有两个二维数组，如下所示：
double [][] MatrixOfOriginalGraph=
浏览 1提问于2011-03-27得票数 0
1回答
两个矩阵中相似特征谱的匹配
、、、、
我有两个矩阵，其中一个矩阵的特征谱部分非常类似于另一个矩阵的特征谱，但我(目前)唯一能够证实这一点的方法是非常不雅观的。
我对任何解决方案都是开放的，但在这里我发现使用MATLAB语法是最容易的:在第一个例子中，我将定义矩阵A和B，这样B的两个特征值也可以在A中找到，而B的对应的两个特征向量也是具有相同特征值的A的特征向量，但如果不使用与A共享特征值的B的特征向量，并“搜索”这些特征向量是否在A中具有相同的特征值，这一点就不明显了。
下面是两个这样的矩阵的示例：A和B
A = diag([1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1]);
B
浏览 5提问于2021-02-01得票数 7
我已经从一组图像中提取了颜色矩，并希望使用Kmeans进行维数约简，并找到顶层k个潜在语义。如何使用Kmeans进行潜在的语义分析？
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
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1回答
我正在尝试找到一种方法来找出python是否可以帮助识别相似的图像，并返回整体质量更好、清晰、丰富的JPG。python中有没有什么包可以提供帮助呢？
我在下面举了一个例子来说明我的意思。这两个图像相似，但质量不同。关于如何定性地衡量这一点，有什么建议吗？我是否应该查看图像大小、颜色范围等？
更好的一个(不那么锐利和清晰)：
好，但不比上面的好(更锐利，增加颗粒)：
浏览 1提问于2013-02-11得票数 2
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谁能解释一下这两个部分的不同之处？
磁带基：
TapkeeOutput output = initialize()
.withParameters((method=tapkee::PCA,
target_dimension=3))
.embedUsing(imageE);
OpenCV：
cv::PCA pca(image.reshape(1,image.rows*image.cols), Mat(), CV_PCA_DATA_AS_COL, 3);
浏览 0提问于2014-07-18得票数 0
是否有更快的方法来计算二维实对称矩阵的特征值和特征向量？
N = 10101
S = np.random.random((N,N))
S = (S + S.T)/2
eigenValues, eigenVectors = np.linalg.eig(S)
idx = eigenValues.argsort()[::-1]
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
这对我来说太久了
浏览 3提问于2020-02-27得票数 1
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相似数据算法
、、、、
我有几个DB的用户信息，每个10k-20k条目，每个条目来自两个不同的来源，并且每个条目都在不断增长。我希望创建一个工具，可以在一定的容忍度内通知类似的电子邮件，或类似的名称(第一个+‘’+最后)。我运行的是一个MySQL数据库，可以使用C++或PHP来运行比较。有没有人可以建议一些现有的解决方案/教程，让我只需对数据库或一组数据运行一次检查，然后返回可能的重复项？我只想让它找出一些像这样的常见错误：
josh@test.com <> josh@test.test.com <> jash@test.com
Josh O <> josh t O <>
浏览 1提问于2011-03-12得票数 0
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这个问题应该不是新问题，但我就是找不到……请原谅我重复地问了一个问题。
无论如何，基于内容的推荐系统要求我们为推荐的项目创建特征向量。因此，我们首先需要解决两个问题: 1.哪些组件足够重要，应该包括在代表项目的特征向量中? 2.一旦我们确定了向量中的所有组件，谁负责填充值？
使用电影作为最流行的例子，我们可能决定使用演员，导演和类型作为向量中的组件。现在，对于过去许多年的每一部电影(有很多电影)，我们如何填充所有这些组件来准备向量的原始数据？手动？自动(如何)？
我可能漏掉了什么。似乎每当我们决定做基于内容的系统时，我们都需要解决这些问题，这些问题并不容易解决。现在，似乎协作过滤更容易了，因为
浏览 35提问于2018-02-12得票数 1
1回答
问题是比较两个对象(同一个类的实例，每个对象有5个字符串字段值)，并根据它们的相对相等来确定整数得分。
5字符串组合为任何项目命名，例如Apple iPhone 5s Gold 16 5s
请给我一些概念，我可以研究，以发展解决上述问题。
浏览 4提问于2015-09-16得票数 1
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我的目标是使用多个特征导出文本相似性。其中一些特性是文本特性，我使用的是(TfHub2.0)通用句子编码器。还有其他分类特征，它们使用一个热编码器进行编码。
例如，对于数据集中的单个记录，特征向量如下所示：
文本特征的嵌入是512维向量-1×512
分类(无序)特征向量-1×500 (因为特征中有500个唯一值)
我的最后特征向量-1×1012
在此基础上，利用余弦相似度导出相似度矩阵，以判断两类记录在语义上是否相同。
问题是，文本特征(实数)和热编码特征(0或1)的值范围不同。那么，我应该用最小最大标量来缩放一个热编码向量，还是使用其他技术呢？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
给定一组嵌入，即名称集，向量表示如何存储它，以便快速计算最近点上的查询。例如，给定在二维空间中嵌入100个数据，如果在5个最近点(10,12)上查询数据结构，则返回{ a，(9,11.5)，b，(12,14)，.}。
最简单的方法是计算所有距离，排序和返回顶k点。或者，可以考虑将二维数组存储在mXn空间的块/单元中，以覆盖嵌入空间的范围。我不认为这是扩展到更高的维度，但我愿意被纠正。
浏览 1提问于2018-10-02得票数 2
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假设我们得到了一个数据集，并希望根据分布的相似性对它们进行排序。我不想用视觉化。有什么足够的方法和我分享吗？我有一个想法，比如，我们可以从特征中减去一些百分位数，然后找出它的平均值。
def percentile(feature1, feature2, num_percentiles):
percentiles1 = np.percentile(feature1, np.linspace(0, 100, num_percentiles))
percentiles2 = np.percentile(feature2, np.linspace(0,
浏览 0提问于2023-05-27得票数 0
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寻找两个直方图图之间的相似性
、、、、
我有数据普查(姓名，性别，年龄，capital_gain)，我想绘制所有可能的视图(在柱状图中)，并找到最有趣的观点，基于区别于其他观点。
因此，我必须计算两个直方图图之间的相似性，例如：
平均资本利得与性别(按对性别的总资本利得计算)
📷
平均年龄与性别(按总体平均年龄与性别计算)
📷
我的问题是，什么样的度量可以用来检查这两个直方图图之间的相似性？我认为要比较的特征是(x轴、y轴和直方图的模式)。
我真的不确定这种情况下可以使用的距离函数。我知道Jaccard距离，但不确定它能不能在这种情况下使用。
谢谢,
浏览 0提问于2017-11-20得票数 1
2回答
一种识别文本消息相似度的算法
、、、、
我正在寻找一种算法，可以比较两个文本消息(让我们说论坛帖子)，并确定在百分比的相似性。
对于此目的，最有效的解决方案是什么？
这个想法是使用这个算法来识别论坛上有两个以上昵称的用户，假装是不同的人。
我要建立一个程序，将读取他们的所有帖子，并比较每个帖子从第一个帐户与第二个帐户的帖子，以找出他们是否真的是两个不同的人或只是一个用户的两个注册。
浏览 1提问于2014-03-01得票数 6
6回答
我有两个树状图，我希望互相比较，以找出它们有多“相似”。但我不知道有什么方法这样做(更别提用代码来实现它了，比如说，在R中)。
有什么线索吗？
更新 (2014-09-13)：
自从提出这个问题以来，我编写了一个名为的R包，用于树状图的可视化、操作和比较。这个包在上，附带了一个。它包括cor_cophenetic、cor_bakers_gamma和Bk / Bk_plot等功能。以及一个用于视觉比较两棵树的tanglegram函数。
浏览 3提问于2010-02-07得票数 24
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1回答
我想实现一个基于内容的推荐系统，提供基于用户输入的推荐图书列表。
我将使用TF-IDF来确定一个单词对给定书籍的重要性，并为每本书创建一个书籍特征向量。
我需要创建一个相似度矩阵来确定可能的图书对。为此，我遇到了欧几里德距离。还有比欧几里得更好的方法吗？
浏览 1提问于2015-03-25得票数 0
2回答
我使用dlib库从给定的图像中提取LBP制服。我使用的是下一个函数()，但我不完全理解第三个参数(cell_size)的函数是什么。在文件里说下一个：
我们将获得所有直方图元素的平方根。也就是说，#feats[i]是出现在其相应窗口中的LBPs数量的平方根。
我不知道什么时候说'#feats[i]是LBPs数的平方根‘。指的是什么？如果有人能帮我我会很感激..。谢谢!
浏览 7提问于2016-05-23得票数 2
当我在解决“破解编码面试”这本书中的问题时…我有一个doubt.the问题是：
给定二维平面上的两个正方形，找出一条将这两个正方形切成两半的直线。
解决方案:任何穿过矩形中心的线都必须将其切成两半。因此，如果你画一条连接两个正方形中心的线，它会把两个正方形都切成两半。
public class Square {
public double left;
public double top;
public double bottom;
public double right;
public Square(double le
浏览 30提问于2011-07-31得票数 3
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我有两个句子列表(list A和list B)。我想找出A中哪个句子的意思最接近B的全部意思。
这与在比较两个doc对象(例如，在spacy中)时可以进行的标准余弦相似性检查不一样:即使我迭代A并将A的每个元素与B的所有元素进行比较，它也给我留下了一些余弦相似性分数，而我只想要一个数字来表示A的每个元素到所有B<code>E 217</code>的紧密程度。
到目前为止，我已经尝试过这样做:对于A中的每个元素，对B中的每个元素执行余弦相似性检查，留给我一个与B长度相等的值列表。然后，我计算这个列表的平均值，留给我一个值，这个值理想地表示A的元素与B的所有元素有多近。
这
浏览 1提问于2021-10-02得票数 1
我希望我的mathplotlib图形有另一组轴/线。目前，我做了以下工作：
plt.plot([0,eigenVectors[0][0]],[0,eigenVectors[1][0]],color='k',marker='o')
plt.plot([0,eigenVectors[0][1]],[0,eigenVectors[1][1]],color='k',marker='o')
其中eigenVector是一个二维矩阵，我只是试图画出通过特征向量和原点的直线。但是，很明显，我绘制的是两条线段，而不是线。我希望画两条通过原点和特征
浏览 1提问于2015-06-24得票数 1
我试图找出两个文档，即'document_1‘和'document_2’之间的相似性。我正在使用Doc2Vec Gensim的来寻找相似性评分。
score = model.docvecs.similarity_unseen_docs(trainedModel, document_1, document_2)
print(score)
分数为负值的地方。
这里，document_1和document_2是NLTK的word_tokenize()的结果。
当我们试图找出两个"tokenized“文档之间的相似性时，负分数意味着什么？
P.S:对模型进行了10个文档(每个2
浏览 2提问于2019-11-15得票数 0
1回答
我想评估两个语料库有多相似或不同，以及这种相似性是否具有统计学意义。一些接近Kolmogorov-Smirnov测试的统计数据，但文本数据。
对于附加语境，两个语料库与同一事件相关，其中一个语料库随后比另一个语料库大。
任何关于这方面的线索/suggestions都将不胜感激。谢谢
浏览 0提问于2023-01-10得票数 1
2回答
计算相似向量的频率
、、、、
我有一个N二维向量的列表，并想找出最常出现的k (=e.g.3)。
向量有哪些不同(例如距离，还是哪一个是最佳的“相似性度量”？)小于一个阈值的th应该被计算为相同的。所有相似的向量都可以通过它们的平均值进行聚合。
因此，我想要的输出是k向量的字典，其各自的频率为f。
最小示例：
k = 1
input = [[1.0,2.0],[1.1,2.1],[3.0,4.0]]
output = {[1.05,2.05]:2}
什么是最有效的算法来计算它(伪代码或python会很好)。
编辑:方向相同但方向相反的向量(如(1，-1)和(-1,1) )应视为相同；
浏览 5提问于2020-02-08得票数 1
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两幅图像间形状的检测与比较
、、、、
我目前正在做一个项目，需要比较两个图像中的对象的形状。
我必须检查形状是否超过某一阈值。
我已经有了ROI (感兴趣的区域)，对象可以在图像中出现，我只需要比较一下ROI中的形状。
许多对象可能存在于ROI中(对象的位置可能不同)，我必须通过比较这些形状来检查它们是否也出现在第二幅图像上的大致相同的位置。简而言之，我需要检查两个图像中的形状之间的相似性。
我试过等高线，但在寻找所有轮廓时效果不佳，不同的图像也会有所不同。
现在我正在尝试使用面向渐变直方图(HOG)方法。我分别得到了两幅图像的特征向量。但我不知道如何比较这两幅图像的HOG特征向量来寻找形状相似性。
深入学习和CNN只
浏览 3提问于2017-12-04得票数 4
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我正在建立一个推荐系统。为了度量用户轮廓向量和项目向量之间的相似度，可以使用余弦相似度。
假设一个项表示为一个包含n个组件的向量，其中每个组件都是项目的一个特性。(所有功能都在0-5的范围内)
考虑一下
用户剖面向量为2,0,2,2
Item1特征向量为4,0,4,4
Item2特征向量为1,0,1,1
这里，cosinesimilarity(User,Item1)等于cosinesimilarity(User,Item2)，即1。这是因为它们都是相似的。
但是对于用户来说，Item1比Item2更好，因为它具有更高的价值特性。
使用dotproduct作为相似性度量，将在上述情况下给
浏览 1提问于2015-07-22得票数 0
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QR算法实现3x3定点
、、、、
我想找出一个3x3矩阵的特征值和特征向量(主要是对称的！！)。我的数字是以定点格式存储的(准确地说是16.16)。
请注意，我并不太在意性能，只是简单地实现了一个完成这项工作的算法。
下面的代码，当您构建并运行它(使用库)时，会产生正确的特征值，但不会产生正确的特征向量。
如果我正确理解了算法，那么特征向量就是所有计算出的Qs的乘积。
有没有人知道可能出了什么问题？(甚至纠正代码(写作风格等)任何你能想到的东西，但当然试着把你的注意力集中在特征向量上！:) :P
实际的循环类似于3 lines...and，它做的是：
eigenvectors = identity matrix
1) QR
浏览 0提问于2015-03-02得票数 2
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我试图找出采用奇异值分解的PCA与使用特征向量分解的PCA的区别。
如下图所示：
B = np.array([ [1, 2],
[3, 4],
[5, 6] ])
当使用特征向量分解计算此矩阵B的PCA时，我们遵循以下步骤：
CPCs = X * eigen_vecs 通过从列中减去列平均值来对数据(B的条目)进行中心化，计算协方差矩阵C = Cov(B) = B^T * B / (m -1)，其中m=#行B找到了的特征向量。
当使用SVD计算矩阵B的PCA时，我们遵循以下步
浏览 2提问于2020-03-03得票数 4
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