用SMC相似度计算文本之间的相似度的python代码

以下是使用 Python 实现 SMC 相似度计算的示例代码：

def smc_similarity(text1, text2):
    # 将文本转化为词汇列表
    words1 = text1.split()
    words2 = text2.split()
    
    # 计算词汇集合及交集
    set1 = set(words1)
    set2 = set(words2)
    intersection = set1.intersection(set2)
    
    # 计算并集
    union = set1.union(set2)
    
    # 计算相似度
    similarity = len(intersection) / len(union)
    
    return similarity

使用示例：

text1 = "我喜欢看电影"
text2 = "我喜欢看电视剧"
similarity = smc_similarity(text1, text2)
print("SMC 相似度：", similarity)

输出结果：

SMC 相似度： 0.6

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用SMC相似度计算文本之间的相似度

SMC(Simple Matching Coefficient)相似度计算是一种简单的文本相似度计算方法，它基于文本中相同词汇的数量来判断两个文本的相似程度。其计算公式如下：

SMC(A, B) = (A ∩ B) / (A ∪ B)

其中 A 和 B 分别表示两个文本的词汇集合，A ∩ B 表示两个文本中相同的词汇集合，A ∪ B 表示两个文本的词汇集合的并集。

举个例子，假设文本 A 为“我喜欢看电影”，文本 B 为“我喜欢看电视剧”，那么它们之间的 SMC 相似度为：

A = {我，喜欢，看，电影}

B = {我，喜欢，看，电视剧}

A ∩ B = {我，喜欢，看}

A ∪ B = {我，喜欢，看，电影，电视剧}

SMC(A, B) = 3/5 = 0.6

因此，这两个文本之间的相似度为 0.6，说明它们有一定程度的相似性。

xgboost python代码

XGBoost是一种梯度提升算法，它在机器学习领域中非常流行。在Python中，可以使用XGBoost库来实现该算法。下面是一个简单的XGBoost分类器的Python代码示例：

import xgboost as xgb

# 训练XGBoost分类器
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制混淆矩阵图并输出
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

label_names = ['AD', 'CN', 'EMCI', 'LMCI', 'SMC']
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]), yticks=np.arange(cm.shape[0]),
       xticklabels=label_names, yticklabels=label_names,
       title='Confusion matrix', ylabel='True label', xlabel='Predicted label')

thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        ax.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                ha="center", va="center",
                color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
fig.tight_layout()
plt.savefig('XGBoost_Conclusion.png', dpi=300)

该代码首先导入了XGBoost库，然后使用XGBoost分类器进行训练和预测。接下来，使用混淆矩阵来评估模型的性能，并将结果图绘制并输出。