similarity

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私は以下のような数式のリストを持っています。私の目標は、これらの表現を比較し、その構造に基づいてクラスターをクラスター化することです。（（（53.0/-98.0）* -2.0）+（-25.0 + 80.0））私はそれを二つのグラフを比較することができR.のgraphkernelsでgraphkernels packageを使用することを計画しています類似行列を生成する。しかし、それはXML形式

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NLP - 2つのテキストが類似のオブジェクトを参照しているかどうかを確認する方法

ここでは一般的なガイダンスを探しています。高レベルの使用例では、いくつかの情報を抽出して処理する必要がある製品ドキュメントが届きました。を実行する前に、ドキュメントが実際にを正しい製品に参照していることを確認する必要があります。そのためには、製品の見出し/説明を正しいものとして検証する必要があります。だから私は2つのテキストテキスト1持っている - これは私と一緒に利用できる実際の製

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「興味があるかもしれない製品」アルゴリズムをSQLで作成しますか？

私はどのように接近するのか分からない問題があります。私は、製品、ユーザー、およびユーザーによる製品の購入を格納するシンプルなデータベースを持っています。各製品には名前、カテゴリ、価格があります。私の目標は次のとおりです：「あなたが興味を持っているかもしれない」と提案されている5つの項目のリストを表示したいのですが、主な問題は単にLIKE％ ..名前の％は、しかし、私はまた、ユーザーが通常購

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Skillarnの9000+データでのJaccardの類似性スコアのパフォーマンスを向上させるにはどうすればいいですか

ベクトルのリストでJaccardの類似性スコアの表を作成しようとしていますxリスト内の9000行以上およそ9000、9000リスト）に： [[ 2 2 67 2 5 3 62 68 27] [ 2 9 67 2 1 3 20 62 139] [ 2 17 67 2 0 6 6 62 73] [ 2 17 67 2 0 6 39 68 92] [ 0 0 67 0 0 3 62 62 13]

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類似行列を非類似行列に変換するにはどうすればよいですか？

類似行列を非類似行列に変換する方法は？例： Point P1 P2 P3 P4 P1 1 0.8 0.65 0.55 P2 0.8 1 0.7 0.6 P3 0.65 0.7 1 0.9 P4 0.55 0.6 0.9 1 P1及びP2はクラスタ1にあり、P3とP4は、あなたの最大類似度が1である場合は、単に dissim（X、Y）= 1を使用することができるクラスタ2

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私はN人の性別を報告するベクトル（男性= 1、女性を持っ例えばR.</p> <p>を使用して「同じ属性マトリックス」にカテゴリ属性ベクトルをtransfromする必要がある類似度行列に

をカテゴリ属性ベクトルを変換= 0）。私はこのベクトルを、2つの人物（iとj）が同じ性別を持つ場合は1の値を持ち、そうでない場合は0の値を持つA（行と列の人名を持つ）という名前のNxN行列に変換する必要があります。ここは3名、最初の男性、このベクターを産生第2の雌、第三の男性との例である： c(1, 0, 1) 私はこのマトリックスに変換したい： A = matrix(c(1, 0, 1,

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属性ベクトルを要素の異なる行列に変換する

これと同様にprevious post属性ベクトルから行列に変換する必要があります。今回はRを使った要素のペアの違いがあります。たとえば、N人の年齢（18歳から90歳）を報告するベクトルがあります。このベクトルをA（行と列の人名を持つ）という名前のNxN行列に変換する必要があります。各セルAijは、| age_i-age_j |の値を持ち、2人の人iとjの間の年齢差を表します。 c(18, 23

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Pythonで文字列を含む2つのリストのJaccard類似度はどのようにして計算できますか？

私はユーザー名で2つのリストを持っています。私はJaccardの類似性を計算したいと思います。出来ますか？ This threadは2つの文字列間のJaccard類似度を計算する方法を示していますが、これを2つのリストに適用したいと思います。各要素は1つの単語（ユーザー名など）です。

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実行後の距離の抽出scipy.spatial.distance.pdist

私はPandasデータフレームを持っています（下記の小さな例を参照）。観測値（行）間のユークリッド距離を3列（フィーチャ）の値に基づいて計算したい。私はscipy.spatial.distance.pdistを使用しています。返されたオブジェクト（dist）には、20個の観測値（行）の間に190個の距離が含まれていることを理解しています。 1行目と2行目の距離、1行目と3行目、1行目と20行目の

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ユークリッド距離と類似点

私の先生は私にこれらの質問を宿題として与えてくれました。私はそれを正しく理解しているかどうかわかりません。次のお客様は、表に示すようにいくつかのDVDを評価しています。ユークリッド距離法を使用して、これらの顧客の類似度を計算します。次に、類似度を重み係数として使用して、各ムービーの加重平均スコアを計算します。他の顧客はデイブに最も類似している？その顧客の類似度はどのくらいですか？このスキー