我想计算两个列表之间的余弦相似度，比如说，列表1是dataSetI，列表2是dataSetII。
假设dataSetI是[3,45,7,2]，dataSetII是[2,54,13,15]。列表的长度总是相等的。我想将余弦相似度报告为0到1之间的数。
dataSetI = [3, 45, 7, 2]
dataSetII = [2, 54, 13, 15]
def cosine_similarity(list1, list2):
# How to?
pass
print(cosine_similarity(dataSetI, dataSetII))
当前回答
另一个仅基于numpy的版本
from numpy import dot
from numpy.linalg import norm
cos_sim = dot(a, b)/(norm(a)*norm(b))
其他回答
你可以使用sklearn.metrics.pairwise docs中的cosine_similarity函数
In [23]: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
In [24]: cosine_similarity([[1, 0, -1]], [[-1,-1, 0]])
Out[24]: array([[-0.5]])
你可以使用这个简单的函数来计算余弦相似度:
def cosine_similarity(a, b):
return sum([i*j for i,j in zip(a, b)])/(math.sqrt(sum([i*i for i in a]))* math.sqrt(sum([i*i for i in b])))
所有答案都非常适合不能使用NumPy的情况。如果可以的话，这里有另一种方法:
def cosine(x, y):
dot_products = np.dot(x, y.T)
norm_products = np.linalg.norm(x) * np.linalg.norm(y)
return dot_products / (norm_products + EPSILON)
还要记住EPSILON = 1e-07，以确保组织安全。
如果你碰巧已经在使用PyTorch，你应该使用他们的cosessimilarity实现。
假设有两个n维的numpy。ndarray, v1和v2，即它们的形状都是(n，)。以下是如何获得它们的余弦相似度:
import torch
import torch.nn as nn
cos = nn.CosineSimilarity()
cos(torch.tensor([v1]), torch.tensor([v2])).item()
或者假设有两个numpy。ndarray w1和w2，它们的形状都是(m, n)。下面给你一个余弦相似度列表，每个都是w1中的一行和w2中的相应行之间的余弦相似度:
cos(torch.tensor(w1), torch.tensor(w2)).tolist()
不使用任何导入
math.sqrt (x)
可以用
x * * 5
如果不使用numpy.dot()，您必须使用列表理解创建自己的dot函数:
def dot(A,B):
return (sum(a*b for a,b in zip(A,B)))
然后它只是一个应用余弦相似度公式的简单问题:
def cosine_similarity(a,b):
return dot(a,b) / ( (dot(a,a) **.5) * (dot(b,b) ** .5) )
