jaccard相似度 python

Jaccard相似度是一种用于度量集合相似性的指标，它通过计算两个集合的交集大小除以它们的并集大小来衡量相似程度。在Python中，可以使用以下代码来计算Jaccard相似度：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    similarity = intersection / union
    return similarity

# 示例用法
set1 = set([1, 2, 3])
set2 = set([2, 3, 4])
similarity = jaccard_similarity(set1, set2)
print(similarity)

这段代码中，`set1`和`set2`分别表示两个集合，`set.intersection()`函数用于计算两个集合的交集，`set.union()`函数用于计算两个集合的并集。最后，通过交集大小除以并集大小即可得到Jaccard相似度。以上是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行扩展和修改。

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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。