聚合算法代码 python

以下是 Python 中一个简单的聚合算法代码示例：

from collections import defaultdict

# 定义一个数组作为输入数据
input_data = [(1, 2), (2, 4), (1, 3), (2, 1), (1, 5)]

# 使用 defaultdict 来创建一个空字典，并将列表作为默认值
aggregated_data = defaultdict(list)

# 遍历输入数据，将其聚合到字典中
for key, value in input_data:
    aggregated_data[key].append(value)

# 打印聚合后的字典
print(aggregated_data)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个输入数组 `input_data`，它包含一些键值对。然后，我们使用 `defaultdict` 创建了一个空字典，并将列表作为默认值。接下来，使用 `for` 循环遍历输入数据，将其聚合到字典中。最后，我们打印聚合后的字典。

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python实现属性加权聚合相似度算法详细代码

以下是一个更详细的示例代码，用于实现属性加权聚合相似度算法：

import math

def calculate_similarity(obj1, obj2, weights):
    similarity = 0
    total_weight = 0

    for attribute, weight in weights.items():
        # 计算属性相似度
        attribute_similarity = calculate_attribute_similarity(obj1[attribute], obj2[attribute])
        # 加权聚合
        similarity += attribute_similarity * weight
        total_weight += weight

    if total_weight == 0:
        return 0
    
    # 标准化相似度
    similarity /= total_weight
    return similarity

def calculate_attribute_similarity(value1, value2):
    # 这里使用了余弦相似度计算方法
    dot_product = 0
    magnitude1 = 0
    magnitude2 = 0

    for v1, v2 in zip(value1, value2):
        dot_product += v1 * v2
        magnitude1 += v1 ** 2
        magnitude2 += v2 ** 2

    magnitude1 = math.sqrt(magnitude1)
    magnitude2 = math.sqrt(magnitude2)

    if magnitude1 == 0 or magnitude2 == 0:
        return 0

    similarity = dot_product / (magnitude1 * magnitude2)
    return similarity

# 示例数据
obj1 = {'attr1': [1, 2, 3], 'attr2': [4, 5, 6], 'attr3': [7, 8, 9]}
obj2 = {'attr1': [1, 2, 3], 'attr2': [4, 5, 6], 'attr3': [7, 8, 10]}
weights = {'attr1': 0.3, 'attr2': 0.5, 'attr3': 0.2}

# 计算相似度
similarity = calculate_similarity(obj1, obj2, weights)
print(similarity)

在上面的示例中，我们使用了余弦相似度作为属性相似度的计算方法。`calculate_attribute_similarity`函数计算两个属性向量的余弦相似度。`calculate_similarity`函数接受两个对象和属性权重作为参数，并返回它们之间的相似度。最后，通过调用`calculate_similarity`函数，可以计算两个对象的相似度。

请注意，示例数据中的属性值是向量形式的列表，你可以根据实际情况将其替换为适当的属性值类型，并根据需要自定义相似度计算方法。

python实现属性加权聚合相似度算法

属性加权聚合相似度算法是一种用于计算多属性数据相似度的方法。在Python中，可以使用以下步骤实现该算法：

1. 定义数据结构：首先，我们需要定义一个数据结构来表示每个对象及其属性权重。一种常见的表示方法是使用字典，其中键表示对象，值是一个包含属性和权重的字典。

2. 计算属性相似度：对于每个属性，我们需要计算对象之间的相似度。具体的相似度计算方法可以根据需求选择，例如可以使用欧氏距离、余弦相似度等。可以定义一个函数来计算属性相似度。

3. 加权聚合：对于每个对象，我们将根据属性权重计算加权平均值来聚合属性相似度。可以定义一个函数来执行加权聚合。

下面是一个简单的示例代码：

def calculate_similarity(obj1, obj2, weights):
    similarity = 0
    total_weight = 0

    for attribute, weight in weights.items():
        # 计算属性相似度
        attribute_similarity = calculate_attribute_similarity(obj1[attribute], obj2[attribute])
        # 加权聚合
        similarity += attribute_similarity * weight
        total_weight += weight

    if total_weight == 0:
        return 0
    
    # 标准化相似度
    similarity /= total_weight
    return similarity

def calculate_attribute_similarity(value1, value2):
    # 在这里可以使用合适的相似度计算方法
    # 这里使用简单的相等性判断
    if value1 == value2:
        return 1
    else:
        return 0

# 示例数据
obj1 = {'attr1': 'value1', 'attr2': 'value2', 'attr3': 'value3'}
obj2 = {'attr1': 'value1', 'attr2': 'value2', 'attr3': 'value4'}
weights = {'attr1': 0.3, 'attr2': 0.5, 'attr3': 0.2}

# 计算相似度
similarity = calculate_similarity(obj1, obj2, weights)
print(similarity)

在上面的示例中，`calculate_similarity`函数接受两个对象和属性权重作为参数，并返回它们之间的相似度。`calculate_attribute_similarity`函数用于计算单个属性的相似度，你可以根据需要自定义相似度计算方法。最后，通过调用`calculate_similarity`函数，可以计算两个对象的相似度。