cos余弦相似度代码
时间: 2023-03-01 07:52:36 浏览: 77
余弦相似度计算的代码可以按照如下方式实现:from scipy import spatialdef cos_sim(a, b):
return 1 - spatial.distance.cosine(a, b)
相关问题
c语言求余弦相似度代码
以下是求余弦相似度的C语言代码:
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main() {
int n;
printf("请输入向量维度n:");
scanf("%d", &n);
double x[n], y[n], dot_product = 0, norm_x = 0, norm_y = 0;
printf("请输入向量x:");
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%lf", &x[i]);
norm_x += x[i] * x[i];
}
printf("请输入向量y:");
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%lf", &y[i]);
norm_y += y[i] * y[i];
dot_product += x[i] * y[i];
}
double cos_sim = dot_product / (sqrt(norm_x) * sqrt(norm_y));
printf("向量x和向量y的余弦相似度为:%lf\n", cos_sim);
return 0;
}
代码解释:
1. 通过scanf输入向量维度n。
2. 定义两个长度为n的数组x和y来存储输入的向量。
3. 通过for循环输入向量x和向量y,并计算它们的范数和点积。
4. 通过余弦相似度公式计算余弦相似度。
5. 通过printf输出余弦相似度。
音频pcm 余弦相似度代码
计算两个 PCM 数据的余弦相似度,可以按照以下步骤进行:
1. 将 PCM 数据转换成向量形式
将两个 PCM 数据转换成向量形式,假设它们分别为 $x$ 和 $y$,长度为 $n$。可以将每个 PCM 采样值看作向量的一个分量,即:
$$
\begin{aligned}
x &= [x_1, x_2, ..., x_n]\\
y &= [y_1, y_2, ..., y_n]
\end{aligned}
$$
2. 计算向量的内积
计算向量 $x$ 和 $y$ 的内积,即:
$$
x \cdot y = \sum_{i=1}^n x_i y_i
$$
3. 计算向量的范数
分别计算向量 $x$ 和 $y$ 的范数:
$$
\begin{aligned}
\|x\| &= \sqrt{\sum_{i=1}^n x_i^2}\\
\|y\| &= \sqrt{\sum_{i=1}^n y_i^2}
\end{aligned}
$$
4. 计算余弦相似度
使用以下公式计算余弦相似度:
$$
\text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{x \cdot y}{\|x\| \|y\|}
$$
其中,$\theta$ 表示 $x$ 和 $y$ 之间的夹角。
下面是一个使用 C++ 实现的代码示例,用于计算两个 PCM 数据的余弦相似度:
```c++
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
double cosine_similarity(short* x, short* y, int n) {
double dot_product = 0.0, norm_x = 0.0, norm_y = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
dot_product += x[i] * y[i];
norm_x += x[i] * x[i];
norm_y += y[i] * y[i];
}
norm_x = sqrt(norm_x);
norm_y = sqrt(norm_y);
double similarity = dot_product / (norm_x * norm_y);
return similarity;
}
int main() {
short x[] = {1, 2, 3};
short y[] = {1, 2, 4};
double similarity = cosine_similarity(x, y, 3);
cout << "Cosine similarity: " << similarity << endl;
return 0;
}
```
这里假设 PCM 数据采样率为 1,因此可以将 PCM 采样值看作向量的分量。在实际应用中,可能需要对 PCM 数据进行预处理,例如进行滤波、降采样、归一化等操作。