jaccard相似度代码

我可以为您提供一些jaccard相似度的Python代码示例，您可以参考一下：

def jaccard_similarity(set_1:set, set_2:set) -> float:
    """
    计算两个set之间的jaccard相似度
    """
    intersection = set_1.intersection(set_2)
    union = set_1.union(set_2)
    return len(intersection) / len(union)

这段代码接受两个set类型的参数，计算它们之间的jaccard相似度并返回一个float类型的值。您可以使用此函数来比较两个文本之间的相似度，例如：

text_1 = "This is a sample text."
text_2 = "Here is another sample text."
set_1 = set(text_1.split())
set_2 = set(text_2.split())
similarity = jaccard_similarity(set_1, set_2)
print("The jaccard similarity between the two texts is:", similarity)

此代码将文本分解为单词集合并使用jaccard函数计算它们之间的相似度。

相关问题

jaccard相似度 java_jaccard相似度算法

Jaccard相似度是一种常用的相似度度量方法，用于衡量两个集合之间的相似程度。在Java中，可以使用以下代码实现Jaccard相似度算法：

public static double jaccardSimilarity(Set<String> set1, Set<String> set2) {
    Set<String> intersection = new HashSet<>(set1);
    intersection.retainAll(set2);
    int intersectionSize = intersection.size();
    int unionSize = set1.size() + set2.size() - intersectionSize;
    return (double) intersectionSize / unionSize;
}

其中，`Set<String> set1`和`Set<String> set2`分别表示两个集合，可以使用Java中的`HashSet`实现。`intersection`表示两个集合的交集，使用`retainAll`方法求得。`intersectionSize`表示交集的大小，`unionSize`表示两个集合的并集的大小，最终计算得到相似度值。

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。