jaccard算法python实现

下面是一个简单的Jaccard相似度算法的Python实现：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    """计算两个集合的Jaccard相似度"""
    intersection_cardinality = len(set1.intersection(set2)) # 交集元素个数
    union_cardinality = len(set1.union(set2)) # 并集元素个数
    return intersection_cardinality / float(union_cardinality)

使用方法示例：

set1 = set(['apple', 'banana', 'orange'])
set2 = set(['banana', 'orange', 'watermelon'])
similarity = jaccard_similarity(set1, set2)
print(similarity) # 输出：0.5

这里定义了一个函数`jaccard_similarity`，接受两个集合作为参数，返回它们的Jaccard相似度。在函数内部，通过Python内置的集合操作求出两个集合的交集和并集元素个数，最后计算并返回它们的比值。

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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。