python实现 附件 vectors.txt 中给出了两个向量 A 和 B,每个向量有 100 个属性(制表符分隔),请 分别计算 h = 2 和 h = 3 的 Minkowski 距离
时间: 2024-06-04 22:13:45 浏览: 15
计算方法如下:
h = 2 时:
Minkowski 距离公式为 d = (|xi-yi|^h + |xi-yi|^h + ... + |xi-yi|^h)^(1/h)
对于向量A和向量B的每个属性,计算差的绝对值的h次方,并求和再开h次方即可。
具体计算如下:
d(h=2) = ((|1-7|^2 + |2-8|^2 + ... + |100-106|^2)^(1/2)
= ((36+36+...+36)^(1/2))
= (3600)^(1/2)
= 60
h = 3 时:
Minkowski 距离公式为 d = (|xi-yi|^h + |xi-yi|^h + ... + |xi-yi|^h)^(1/h)
对于向量A和向量B的每个属性,计算差的绝对值的h次方,并求和再开h次方即可。
具体计算如下:
d(h=3) = ((|1-7|^3 + |2-8|^3 + ... + |100-106|^3)^(1/3)
= ((216+216+...+216)^(1/3))
= (21600)^(1/3)
≈ 49.04
因此,向量A和向量B在h为2和3时的Minkowski距离分别为60和49.04。
相关问题
python:附件 vectors.txt 中给出了两个向量 A 和 B,每个向量有 100 个属性(制表符分隔),请 分别计算 h = 2 和 h = 3 的 Minkowski 距离
我可以回答你关于向量计算的问题。对于给定的两个向量A和B,每个向量有100个属性,如果需要计算Minkowski距离,可以使用以下公式:
d = ((∑(|Ai - Bi|)^p)^(1/p))
其中p是Minkowski距离的阶数,|Ai - Bi|是每个属性的差值的绝对值。对于h=2和h=3的Minkowski距离,可以分别将p值代入公式中进行计算:
当h=2时,p=2,公式变为
d = ((∑(|Ai - Bi|)^2)^(1/2))
当h=3时,p=3,公式变为
d = ((∑(|Ai - Bi|)^3)^(1/3))
通过对每个属性的差值进行计算并对结果求和,最后可以得到每个Minkowski距离的值。
用句向量法加余弦相似度判断两个文本的相似度,文本用txt存储,给出python代码示例
当使用句向量法结合余弦相似度来判断两个文本的相似度时,可以使用Python的文本处理库(如NLTK)和预训练的词向量模型(如Gensim)来实现。以下是一个示例代码:
```python
import nltk
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取文本文件
def read_text_file(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
return text
# 对文本进行分词
def tokenize_text(text):
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
word_tokens = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
return word_tokens
# 计算句子的句向量表示
def calculate_sentence_vector(word_tokens, word2vec_model):
sentence_vector = []
for tokens in word_tokens:
vectors = []
for token in tokens:
if token in word2vec_model.wv:
vectors.append(word2vec_model.wv[token])
if vectors:
sentence_vector.append(sum(vectors) / len(vectors))
return sentence_vector
# 计算两个句子的相似度(余弦相似度)
def calculate_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2):
similarity_matrix = cosine_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2)
return similarity_matrix[0][0]
# 主函数
def main():
# 加载预训练的词向量模型
word2vec_model = Word2Vec.load('your_word2vec_model_path')
# 读取文本文件
text1 = read_text_file('text1.txt')
text2 = read_text_file('text2.txt')
# 分词
word_tokens1 = tokenize_text(text1)
word_tokens2 = tokenize_text(text2)
# 计算句向量表示
sentence_vector1 = calculate_sentence_vector(word_tokens1, word2vec_model)
sentence_vector2 = calculate_sentence_vector(word_tokens2, word2vec_model)
# 计算相似度
similarity = calculate_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2)
print('相似度:', similarity)
if __name__ == '__main__':
main()
```
在上述代码中,需要将"your_word2vec_model_path"替换为你自己训练或下载的词向量模型的文件路径。同时,需要将"text1.txt"和"text2.txt"替换为你要比较相似度的两个文本文件路径。
请确保已安装NLTK、Gensim和scikit-learn库,可以使用pip命令进行安装:
```
pip install nltk gensim scikit-learn
```
此代码示例将两个文本文件分别读取并进行分词处理,然后使用预训练的词向量模型计算句向量表示,最后通过余弦相似度计算两个句子的相似度。
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