写一个用Python语言编程实现Jaccard相似度系数算法的程序

Jaccard相似度系数是一种衡量两个集合之间相似性的统计量，它的值介于0到1之间，其中1表示完全相同，0表示完全不同。在Python中，我们可以很容易地编写一个函数来计算两个集合并返回Jaccard相似度。以下是简单的实现：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    # 求两个集合的交集
    intersection = set1.intersection(set2)
    # 求两个集合的并集
    union = set1.union(set2)
    
    # 计算Jaccard相似度，即交集大小除以并集大小
    similarity = len(intersection) / len(union)
    
    return similarity

# 示例用法
set_a = {"apple", "banana", "cherry"}
set_b = {"banana", "cherry", "date"}

similarity = jaccard_similarity(set_a, set_b)
print(f"Jaccard相似度: {similarity}")

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jaccard相似度算法python

以下是Jaccard相似度算法的Python实现代码：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1 & set2)
    union = len(set1 | set2)
    return intersection / union

其中，set1和set2分别是两个集合。我们首先计算这两个集合的交集，即共同出现的元素个数。然后，我们计算这两个集合的并集，即元素个数加起来减去重复的元素个数。最后，Jaccard相似度就是交集除以并集的结果。

Jaccard相似度算法python

以下是Jaccard相似度算法的Python实现代码：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1 & set2)
    union = len(set1 | set2)
    return intersection / union

其中，set1和set2分别是两个集合。我们首先计算这两个集合的交集，即共同出现的元素个数。然后，我们计算这两个集合的并集，即元素个数加起来减去重复的元素个数。最后，Jaccard相似度就是交集除以并集的结果。