sklearn.metrics.pairwise

时间: 2023-04-21 10:01:38 浏览: 300
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sklearn.metrics.pairwise是scikit-learn库中的一个模块，用于计算两个数据集之间的相似度或距离。它提供了多种计算相似度或距离的方法，如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这个模块可以用于聚类、分类、回归等机器学习任务中。
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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity text1 = "这是第一段文字" text2 = "这是第二段文字，两段文字中有相同的部分" vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_...
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计算两篇文章相似度.zip

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 分词 def tokenize(text): return list(jieba.lcut(text)) # 文本预处理 def preprocess(texts): processed_texts = [] for text in texts: ...

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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

from sklearn.metrics.pairwise模块中的cosine_similarity函数可以用于计算余弦相似度。以下是一个使用示例： python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 构造两个向量 vec1 = [[1, 2,...

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import random

这不是一个问题，而是一段 Python 代码。它导入了 scikit-learn 库中的 cosine_similarity 函数，并且还导入了 random 模块。如果你有任何关于这段代码的问题，我可以尝试回答。

如何下载from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity库

可以使用以下命令安装scikit-learn库： pip install -U scikit-learn ...然后，您可以使用以下代码从sklearn.metrics.pairwise导入cosine_similarity方法： from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

根据提供的引用内容，这段代码出现了一个ModuleNotFoundError，意味着sklearn模块没有被正确导入。sklearn是一个常用的Python机器学习库，需要先安装才能使用。可以通过在命令行中输入“pip install scikit-learn”...

pycharm报错 unsolved reference，from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity报错

这个错误通常是因为PyCharm无法找到您引用的库或包。在这种情况下，您可以尝试以下解决方法： 1. 确保您已经安装了所需的库或包，可以在终端中使用pip install命令来安装，例如：pip install scikit-learn。...

data = ["This two-wheeler is really good on slippery roads"] sentce=["This is really good"] from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity vectorizer = CountVectorizer() X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_train_tfidf.toarray()) X_input_termcounts = vectorizer.transform(sentce) X_input_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_input_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_input_tfidf.toarray()) print("\nCosine of data:",cosine_similarity(X_train_tfidf,X_input_tfidf))代码注释

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 导入余弦相似度计算库 vectorizer = CountVectorizer() # 创建词袋模型 X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) # 对训练数据进行特征...

3. 已知有五篇文档，存放在trian中，train = ["Hello world","Hello python Hello","world python Hello","Hello Hello java" ,"Hello linux shell"] 要求 a) 将文档向量化（利用tf-idf），并给出向量化的矩阵的维度 。先用公式推导计算出来再用程序验证 b) 调用from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances计算五篇文档之间的相似度，并给出相似度矩阵的维度

b) 要计算五篇文档之间的相似度，可以使用pairwise_distances函数从sklearn.metrics.pairwise模块。该函数可以计算文档集合中的两两文档之间的距离或相似度。 根据上述代码，计算五篇文档之间的相似度矩阵的...

import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") 4. 推荐函数，根据菜名及特点进行推荐 python #建立索引，方便使用菜名进行...

解释代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np #from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances # （1）数据输入。 users = ["用户A", "用户B", "用户C", "用户D", "用户E","用户N"] U=[1,0,0,1,0,0,1] movies = ["战狼2", "哪吒之魔童转世", "流浪地球", "红海行动", "唐人街探案2", "美人鱼", "我和我的祖国"] UsM

这段代码是一个推荐系统中的数据输入部分。首先设置了编码方式为gbk，然后定义了一个用户列表和一个电影列表，以及一个表示每个用户是否观看过某个电影的矩阵U，其中行表示用户，列表示电影。UsM是一个用于存储用户...

import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 读取数据集并进行数据清洗df = pd.read_csv('douban_books_top250.csv', encoding='utf-8')df = df[['title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary']]df = df.dropna()df = df.reset_index(drop=True)# 对每本图书的关键信息进行向量化处理vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf = vectorizer.fit_transform(df['tags'] + ' ' + df['summary'])# 根据用户的偏好和图书的相似度进行推荐def recommend_books(user_input, n): user_input_vec = vectorizer.transform([user_input]) similarities = cosine_similarity(user_input_vec, tfidf).flatten() indices = similarities.argsort()[::-1][:n] recommendations = df.loc[indices] return recommendations分析这段代码

这段代码实现了一个基于TF-IDF和余弦相似度的图书推荐系统： 1. 首先，代码读取了一个名为'douban_books_top250.csv'的数据集，并选择了数据集中的'title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary'这些关键信息...

from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wyq_0\AppData\Local\Temp\ipykernel_13656\921061210.py", line 1, in <module> from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\__init__.py", line 10, in <module> from ._multilayer_perceptron import MLPClassifier File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 26, in <module> from ..metrics import accuracy_score, r2_score File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py", line 42, in <module> from . import cluster File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\__init__.py", line 22, in <module> from ._unsupervised import silhouette_samples File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\_unsupervised.py", line 16, in <module> from ..pairwise import pairwise_distances_chunked File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 33, in <module> from ._pairwise_distances_reduction import ArgKmin File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\__init__.py", line 89, in <module> from ._dispatcher import ( File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_dispatcher.py", line 11, in <module> from ._base import _sqeuclidean_row_norms32, _sqeuclidean_row_norms64 File "sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_base.pyx", line 1, in init sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._base AttributeError: module 'sklearn.utils._openmp_helpers' has no attribute '__pyx_capi__'咋办

这个错误可能是由于Scikit-learn与OpenMP的兼容性问题导致的。有一种可能的解决方法是禁用OpenMP，可以在代码中加入以下语句： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...

No module named 'sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._middle_term_computer'

这个错误可能是因为你使用的scikit-learn版本过低或过高导致的。请尝试更新scikit-learn版本到最新的稳定版本，或者降低版本到与你的代码相兼容的版本。你可以使用以下命令更新scikit-learn： ...

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