余弦相似度算法

余弦相似度算法
余弦相似度算法

(1)余弦相似性

通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。所以,它通常用于文件比较。

详见百科介绍(点击打开链接)

(2)算法实现的中未使用权重(IDF ---逆文档频率),使用词项的出现次数作为向量空间的值。

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1.import java.util.HashMap;

2.import java.util.Iterator;

3.import java.util.Map;

4.

5.public class SimilarDegreeByCos

6.{

7./*

8. * 计算两个字符串(英文字符)的相似度,简单的余弦计算,未添权重

9. */

10.public static double getSimilarDegree(String str1, String str2)

11. {

12.//创建向量空间模型,使用map实现,主键为词项,值为长度为2的数组,存放着对

应词项在字符串中的出现次数

13. Map vectorSpace = new HashMap();

14.int[] itemCountArray = null;//为了避免频繁产生局部变量,所以将

itemCountArray声明在此

15.

16.//以空格为分隔符,分解字符串

17. String strArray[] = str1.split(" ");

18.for(int i=0; i

19. {

20.if(vectorSpace.containsKey(strArray[i]))

21. ++(vectorSpace.get(strArray[i])[0]);

22.else

23. {

24. itemCountArray = new int[2];

25. itemCountArray[0] = 1;

26. itemCountArray[1] = 0;

27. vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);

28. }

29. }

30.

31. strArray = str2.split(" ");

32.for(int i=0; i

33. {

34.if(vectorSpace.containsKey(strArray[i]))

35. ++(vectorSpace.get(strArray[i])[1]);

36.else

37. {

38. itemCountArray = new int[2];

39. itemCountArray[0] = 0;

40. itemCountArray[1] = 1;

41. vectorSpace.put(strArray[i], itemCountArray);

42. }

43. }

44.

45.//计算相似度

46.double vector1Modulo = 0.00;//向量1的模

47.double vector2Modulo = 0.00;//向量2的模

48.double vectorProduct = 0.00; //向量积

49. Iterator iter = vectorSpace.entrySet().iterator();

50.

51.while(iter.hasNext())

52. {

53. Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next();

54. itemCountArray = (int[])entry.getValue();

55.

56. vector1Modulo += itemCountArray[0]*itemCountArray[0];

57. vector2Modulo += itemCountArray[1]*itemCountArray[1];

58.

59. vectorProduct += itemCountArray[0]*itemCountArray[1];

60. }

61.

62. vector1Modulo = Math.sqrt(vector1Modulo);

63. vector2Modulo = Math.sqrt(vector2Modulo);

64.

65.//返回相似度

66.return (vectorProduct/(vector1Modulo*vector2Modulo));

67. }

68.

69./*

70. *

71. */

72.public static void main(String args[])

73. {

74. String str1 = "gold silver truck";

75. String str2 = "Shipment of gold damaged in a fire";

76. String str3 = "Delivery of silver arrived in a silver truck";

77. String str4 = "Shipment of gold arrived in a truck";

78. String str5 = "gold gold gold gold gold gold";

79.

80. System.out.println(SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str2))

;

81. System.out.println(SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str3))

;

82. System.out.println(SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str4))

;

83. System.out.println(SimilarDegreeByCos.getSimilarDegree(str1, str5))

;

84. }

85.}

相似性和相异性的度量

相似性和相异性的度量 相似性和相异性是重要的概念,因为它们被许多数据挖掘技术所使用,如聚类、最近邻分类和异常检测等。在许多情况下,一旦计算出相似性或相异性,就不再需要原始数据了。这种方法可以看作将数据变换到相似性(相异性)空间,然后进行分析。 首先,我们讨论基本要素--相似性和相异性的高层定义,并讨论它们之间的联系。为方便起见,我们使用术语邻近度(proximity)表示相似性或相异性。由于两个对象之间的邻近度是两个对象对应属性之间的邻近度的函数,因此我们首先介绍如何度量仅包含一个简单属性的对象之间的邻近度,然后考虑具有多个属性的对象的邻近度度量。这包括相关和欧几里得距离度量,以及Jaccard和余弦相似性度量。前二者适用于时间序列这样的稠密数据或二维点,后二者适用于像文档这样的稀疏数据。接下来,我们考虑与邻近度度量相关的若干重要问题。本节最后简略讨论如何选择正确的邻近度度量。 1)基础 1. 定义 两个对象之间的相似度(similarity)的非正式定义是这两个对象相似程度的数值度量。因而,两个对象越相似,它们的相似度就越高。通常,相似度是非负的,并常常在0(不相似)和1(完全相似)之间取值。 两个对象之间的相异度(dissimilarity)是这两个对象差异程度的数值度量。对象越类似,它们的相异度就越低。通常,术语距离(distance)用作相异度的同义词,正如我们将介绍的,距离常常用来表示特定类型的相异度。有时,相异度在区间[0, 1]中取值,但是相异度在0和之间取值也很常见。 2. 变换 通常使用变换把相似度转换成相异度或相反,或者把邻近度变换到一个特定区间,如[0, 1]。例如,我们可能有相似度,其值域从1到10,但是我们打算使用的特定算法或软件包只能处理相异度,或只能处理[0, 1]区间的相似度。之所以在这里讨论这些问题,是因为在稍后讨论邻近度时,我们将使用这种变换。此外,这些问题相对独立于特定的邻近度度量。 通常,邻近度度量(特别是相似度)被定义为或变换到区间[0, 1]中的值。这样做的动机是使用一种适当的尺度,由邻近度的值表明两个对象之间的相似(或相异)程度。这种变换通常是比较直截了当的。例如,如果对象之间的相似度在1(一点也不相似)和10(完全相似)之间变化,则我们可以使用如下变换将它变换到[0, 1]区间:s' = (s-1)/9,其中s和s'分别是相似度的原值和新值。一般来说,相似度到[0, 1]区间的变换由如下表达式给出:s'=(s-min_s) / (max_s - min_s),其中max_s和min_s分别是相似度的最大

相似度计算方法

基于距离的计算方法 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: 也可以用表示成向量运算的形式: (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X,'euclidean') 结果: D = 1.0000 2.0000 2.2361 2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除

非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源,曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 (3) Matlab计算曼哈顿距离 例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的曼哈顿距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X, 'cityblock') 结果: D = 1 2 3 5. 标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance ) (1)标准欧氏距离的定义 标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路:既然数据各维分量的分布不一样,好吧!那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧。均值和方差标准化到多少呢?这里先复习点统计学知识吧,假设样本集X的均值(mean)为m,标准差(standard deviation)为s,那么X的“标准化变量”表示为: 而且标准化变量的数学期望为0,方差为1。因此样本集的标准化过程(standardization)用公式描述就是: 标准化后的值= ( 标准化前的值-分量的均值) /分量的标准差 经过简单的推导就可以得到两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的标准化欧氏距离的公式: 如果将方差的倒数看成是一个权重,这个公式可以看成是一种加权欧氏距离(Weighted Euclidean distance)。

距离度量及相关性分析

1、 计算styucvdsk 和ustupcsfsk 之间的编辑距离 st y uc vd sk u stu p c sf sk 插入了一个u ,st 不变,删除一个y ,u 不变,插入一个p ,c 不变,v 修改为s,d 修改为f ,sk 不变 styucvdsk 和ustupcsfsk 之间的编辑距离为5 2、 对于下面的向量x 和y ,计算指定的相似性或距离度量。 a) X=(1,1,1,1),y=(2,2,2,2),余弦、相关、欧几里德 余弦: ∥X ∥= 12+12+12+12= 4=2 ∥Y ∥= 22+22+22+22= 16=4 X ?Y= 1×2 + 1×2 + 1×2 + 1×2 =8 cos(x.y)=8=1 相关系数: X 0= 1+1+1+1=1 Y 0=2+2+2+2=2 cov(x,y)= 1?1 ? 2?2 + 1?1 ? 2?2 + 1?1 ? 2?2 + 1?1 ? 2?2 3=0 σx = 1?1 2+ 1?1 2+ 1?1 2+ 1?1 2=0 σy = ( 2?2 2+ 2?2 2+ 2?2 2+ 2?2 2)4?1 =0 ρxy =0 欧几里德: 2?1 2+ 2?1 2+ 2?1 2+ 2?1 2=2

余弦相似度、相关系数、欧几里得分别是1,0,2; b) X=(0,1,0,1),y=(1,0,1,0), 余弦、相关、欧几里德、jaccard 余弦: ∥X ∥= 02+12+02+12= 2 ∥Y ∥= 12+02+12+02= 2 X ?Y= 0×1 + 1×0 + 0×1 + 1×0 =0 cos(x.y)= 0 2× 2=0 相关系数: X 0= 0+1+0+1=0.5 Y 0=1+0+1+0=0.5 cov x,y = 0?0.5 ? 1?0.5 + 1?0.5 ? 0?0.5 + 0?0.5 ? 1?0.5 + 1?0.5 ? 0?0.5 4?1=?1 σx = 0?0.5 2+ 1?0.5 2+ 0?0.5 2+ 1?0.5 2= 1 σy = 1?0.5 2+ 0?0.5 2+ 1?0.5 2+ 0?0.5 24?1= 13 ρxy =? 13 3× 3 欧几里德: 2222=2 Jaccard: x 2=02+12+02+12=2 y 2=12+02+12+02=2 X?Y=(0×1)+(1×0)+(0×1)+(1×0)=0

相似度测度总结汇总

1 相似度文献总结 相似度有两种基本类别: (1)客观相似度,即对象之间的相似度是对象的多维特征之间的某种函数关系,比如对象之间的欧氏距离;(2)主观相似度,即相似度是人对研究对象的认知关系,换句话说,相似度是主观认知的结果,它取决于人及其所处的环境,主观相似度符合人眼视觉需求,带有一定的模糊性[13]。 1.1 客观相似度 客观相似度可分为距离测度、相似测度、匹配测度。它们都是衡量两对象客观上的相近程度。客观相似度满足下面的公理,假设对象 A 与B 的相似度判别为 (,)A B δ,有: (1) 自相似度是一个常量:所有对象的自相似度是一个常数,通常为 1,即 (,)(,)1A A B B δδ== (2) 极大性:所有对象的自相似度均大于它与其他对象间的相似度,即 (,)(,)(,)(,)A B A A A B B B δδδδ≤≤和。 (3) 对称性:两个对象间的相似度是对称的,即(,)(,)A B B A δδ=。 (4) 唯一性:(,)1A B δ=,当且仅当 A B =。 1.1.1 距离测度 这类测度以两个矢量矢端的距离为基础,因此距离测度值是两矢量各相应分量之差的函数。设{}{}'' 1212,,,,,,,n n x x x x y y y y ==K K 表示两个矢量,计算二者之间距离测度的具体方式有多种,最常用的有: 1.1.1.1 欧氏距离:Euclidean Distance-based Similarity 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,假设 x ,y 是 n 维空间的两个点,它们之间的欧几里德距离是: 1/221(,)()n i i i d x y x y x y =??=-=-????∑ ()

距离和相似度度量

在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1, x2, x3, … x n),Y=(y1, y2, y3, … y n)。下面来看看主要可以用哪些方法来衡量两者的差异,主要分为距离度量和相似度度量。 距离度量 距离度量(Distance)用于衡量个体在空间上存在的距离,距离越远说明个体间的差异越大。 欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下: 因为计算是基于各维度特征的绝对数值,所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别,比如对身高(cm)和体重(kg)两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 明可夫斯基距离(Minkowski Distance) 明氏距离是欧氏距离的推广,是对多个距离度量公式的概括性的表述。公式如下: 这里的p值是一个变量,当p=2的时候就得到了上面的欧氏距离。 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离来源于城市区块距离,是将多个维度上的距离进行求和后的结果,即当上面的明氏距离中p=1时得到的距离度量公式,如下:

切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 切比雪夫距离起源于国际象棋中国王的走法,我们知道国际象棋国王每次只能往周围的8格中走一步,那么如果要从棋盘中A格(x1, y1)走到B格(x2, y2)最少需要走几步?扩展到多维空间,其实切比雪夫距离就是当p趋向于无穷大时的明氏距离: 其实上面的曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都是明可夫斯基距离在特殊条件下的应用。 马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance) 既然欧几里得距离无法忽略指标度量的差异,所以在使用欧氏距离之前需要对底层指标进行数据的标准化,而基于各指标维度进行标准化后再使用欧氏距离就衍生出来另外一个距离度量——马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance),简称马氏距离。 相似度度量 相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,与距离度量相反,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,差异越大。 向量空间余弦相似度(Cosine Similarity) 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间 差异的大小。相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。公式如下: 皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 即相关分析中的相关系数r,分别对X和Y基于自身总体标准化后计算空间向量的余弦夹角。公式如下:

向量相似度计算

向量相似度测量 2013-02-23 19:36:21| 分类:默认分类 |字号订阅 相似度,可以完全转化为两个向量之间的相似度。而向量的相似度通常可以用曼哈顿距离或者余弦距离来计算。事实上,这种表示方法压缩了字符串,用每个字符出现的次数代替了字符串本身,损失了字符出现的位置信息。因此,对于同一个消息,如果只调换了字符顺序的话,通过这种方式计算出的消息指纹不变。但实际情况中,这种情况往往出现较少。(一个极端的例子。是“喜欢”和“欢喜”)3.3.2 最短编辑距离最短编辑距离是一个经典的概念。对一个字符串进行添加一个字符、删除一个字符或修改一个字符定义为进行一次操作。两个字符串的最短编辑距离是指把一个字符串变为另外一个字符串需要的最少操作次数。求解最小编辑距离是一个可以用动态规划方法解决的经典问题。 7.4.3 曼哈顿距离度量 不同于欧几里得距离,曼哈顿距离度量下,任意两点之间的距离是其坐标的绝对差异的总和。图7.6比较在XY平面上的两个点之间的欧氏距离和曼哈顿距离。这个距离测量的名字来源于曼哈顿的街道网格布局。任何一个新的纽约客知道,你不能从第二大道的第二街直通建筑物步行到第六大道的第六街。真正的步行距离会比 4*4块多,在数学上,两个n维向量的曼哈顿距离公式如下: 在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1, x2, x3, … xn),Y=(y1, y2, y3, … yn)。下面来看看主要可以用哪些方法来衡量两者的差异,主要分为距离度量和相似度度量。 距离度量 距离度量(Distance)用于衡量个体在空间上存在的距离,距离越远说明个体间的差异越大。 欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下: 因为计算是基于各维度特征的绝对数值,所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别,比如对身高(cm)和体重(kg)两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 明可夫斯基距离(Minkowski Distance)

程序代码相似度度量算法研究

第29卷第17期计算机工程与设计2008年9月V01.29No.17ComputerEngineeringandDesignSept.2008 程序代码相似度度量算法研究 邓营萍 (湖南人文科技学院计算机科学技术系,湖南娄底417000) 摘要:代码剽窃是程序设计课程中经常出现的一种作弊行为,检测剽窃的源代码,验证学生程序作业的原创性在教学中很重要.程序代码的相似度度量是剽窃检测的关键技术.通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于Karp-Rabin和最长公共子串算法思想,提出了一种改进的源代码相似度度量算法,即串的散列值匹配算法. 关键词:源代码;相似度度量;剽窃检测;串匹配算法;散列值匹配 中图法分类号:TP311.52文献标识码:A文章编号:1000-7024(2008)17-4636-04 Studyonsimilaritymeasurementofprogramcode DENGAi.ping (DepartmentofComputerScience,HunanInstituteofHumanities,ScienceandTechnology,Loudi417000,China)Abstract:Codeplagiarismisonekindofcheatbehavior,whichappearsfrequentlyintheprogrammingcurriculum.Detectionofsourcecodeplagiarismisimportanttoverifytheoriginalityofstudents’projectworks.Thecodesimilaritymeasurementisthekeytechnologyintheplagiarizingdetection.Thesimilaritymeasurementofprogramcodeisstudiedfirst,thenthestring’shashvaluematchingarithmeticwhichbasedonKarp—Rabinandlongestcommonsubstringalgorithmisprovided,andtheresultsshowtheimprovedarithmeticiseffective.Keywords:sourcecode;similaritymeasure;plagiarismdetection;stringmatchingarithmetic;hashvaluematching O引言 程序代码相似度度量技术主要应用在代码的剽窃检测上。判断一个程序是否是从另一个程序复制而来,实质上是对这两个程序的相似度进行度量,根据度量的结果给出一个相似度的数值表示,再由这个数值判断这两个程序之间是否存在抄袭。另外,还可以根据度量值判断学生所写程序代码的标准化程度,从而辅助实现作业批改的自动化或试卷评阅的自动化。程序代码相似度度量算法研究的主要内容是如何更精确地用字符串表示程序的结构,并选择有效、快速的字符串匹配算法,以减少相似度度量的时间复杂度,提高相似度度量的准确性。 l程序代码相似度度量技术 早在20世纪70年代初,就有学者研究阻止大规模拷贝程序的技术和软件,出现了一批比较典型的程序源代码剽窃检测系统““。Halste.ad提出的软件科学度量方法是最早和最典型的属性计数法。Halstead度量方法以程序中出现的操作符和操作数为计数对象,以它们的出现次数作为计数目标来计算程序容量和工作量。Rottenstone在1976年首次将Halstead的软件科学度量方法投入应用,实现了第一个针对于Fortran代码的剽窃检测系统。。但是,单纯的属性计数法抛弃了太多的程序结构信息,导致检测结果的错误率太高。Verso和Wise在 1996年指出。对于仅仅使用属性计数法的检测算法,增加向量维数并不能改善错误率。改进属性计数法的措施就是加入程序的结构信息,结合结构度量来检测剽窃。McCabe提出的圈复杂度方法是一种典型的结构度量法。它通过计算执行路径的数量来衡量一个程序中的控制流。圈复杂度只给出了程序的一个结构特征即控制流,往往需要与其它特征结合使用,因此常作为属性计数法中的一个度量指标。其它的结构度量法还有分析控制结构、计算代码嵌套深度、分析数据依赖关系等。在实际应用中,很多代码剽窃检测系统将两种度量方法相结合。Donaldsonetal.开发的ACCUSE系统结合属性计数法和结构度量法来实现对Fortran程序代码的剽窃检测。最近提出的系统大都是通过对表达源程序结构的字符串进行比较来达到剽窃检测的目的,如:Plague,JPlag,SIM,MOSS,YAP系列等。 另外,Faith和Robinson提出使用24个分量来评估代码的相似程度,前10个是主要针对初学者的低级的剽窃,其它的用于有经验的剽窃;Jankowitz方法通过对代码中的主程序和方法进行语法分析,得到静态执行树,用于对代码的分析等。 综上所述,应用于程序代码剽窃检测系统中的代码相似度度量方法可分成两类:属性计数技术和结构度量技术。1.1属性计数技术 在剽窃检测算法的发展过程中,大多数工作集中在Hal.stead的软件科学理论。这些基于软件科学度量的算法是从程序中提取出数个软件度量特征,计算每一个程序的n个不同 收稿日期:2007—09-16E-malhId_dengaiping@126.gom 作者简介:邓爱萍(1977一),女,翱南涟源人,硕士,讲师,研究方向为计算机辅助教育技术.?——4636?——

相似性度量

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。对常用的相似性度量作一个总结。1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰卡德相似系数10.相关系数&相关距离11.信息熵12.兰氏距离13.斜交空间距离14.最大-最小相似度15.指数相似度16.KL距离 1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: 也可以用表示成向量运算的形式: (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。 例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离 X= [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D= pdist(X,'euclidean') 结果: D= 1.0000 2.0000 2.2361 2. 曼哈顿距离(ManhattanDistance)又称绝对值距离 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源,曼哈顿距离也称为城市街区距离(CityBlock distance)。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离

数据挖掘之相似性度量

数据挖掘之相似性度量 机器学习或数据挖掘,就是在数据中寻求答案的算法。 而寻求的答案就是训练完成的数据模型。 大部分的数据建模方法都属于这两种: 1)数据汇总,对数据进行简洁的近似描述 如pagerank、聚类 2)特征抽取 如频繁项集(同时频繁出现的元素子集)、相似项(共同元素比例较高的集合对) 在机器学习或数据挖掘之前,还需要概率,或信息论的一些相关知识,现实世界的对象需要转换为计算机的度量方式。 1. TF.IDF 2. 熵的相关概念 3. 相似度的度量及计算 4. 对文本相似度的分析 5. 局部敏感Hash的分析LSH 6. 查找相似项的处理流程 7. 几种距离度量方式 相关知识: 1. TF.IDF 文本分类时,一个重要指标:TF.IDF,分为两个阶段:同一文档中的统计;以文档为粒度,所有文档的统计。 TF: term frequency 词项频率,同一篇文档中,所有词项出现频率的归一化 IDF:inverse document frequency 逆文档频率,所有文档数目,与某一词出现的

文档的数目的比率关系 其中的关系: 不仅仅是一个公式,里面包含了信息论中熵的概念。IDF就是一个特定条件下关键词的概率分布的交叉熵。应用了对数运算。 2. 熵的相关概念 熵,表示信息量的大小,与概率相关。随机变量的不确定性越大,即概率小,其熵也就越大,将其搞清楚,所需的信息量也就越大。 -Pi * log(2, Pi) 求和。一个系统越混乱,则每个变量的概率越小,其熵也就越大。 信息论在通信编码的表示也是一样的,一个变量,在系统中的概率越小,其编码也就越长,因为短的编码要留给概率大的变量。即熵越大,其编码也就越长,这样压缩的效率就比较高。发送一段信息,其需要的编码长度(二进制),也就是 -Pi * log(2, Pi) 求和。或者,可以说,熵越大,信息量越大,一个概率较低的词,可能就是系统信息比较关键的词。 互信息:两个随机变量的相关/依赖程度,可以用来解释一个变量已知时,另外一个变量的不确定的变化。即不确定信息的减少量。 自信息:一个随机变量(信源)发出的信息,这个信息所带来的信息量的度量。一次事件发生的提供的信息量-log(2, Pi),有时与熵的含义相同(当事件只发生一次时)。 而熵是平均信息量,所有自信息的期望。当信息确定时,确定场(无随机性)的熵最小。等概场的熵最大。 熵率:又称字符熵、词熵。信息量的大小随着消息长度的增加而增加。-(1/n)(求和Pi*log(2, Pi)) 联合熵:同联合分布函数的形式类似,联合随机变量所表示的平均信息量(期望)。H(x, y) = -求和P(x,y) log(2, P(x, y)) 条件熵:H(y|x) = -求和P(x,y) log(2, P(y|x)) 联合熵 = 条件熵 + 单变量熵, H(x, y) = H(y|x) + H(x) 互信息的熵 I (x; y) = H(x) - H(y | x) = H(y) - H(y|x), 描述了X中包含有多少Y的信息量,或者是Y中包含了多少X的信息量。 当X, Y相互独立,则其互信息为0. 当I(x; y) >> 0,则两个事件X,Y高度相关;当I(x; y)<<0,则两个事件X,Y 互补分布。

相似度的计算

一.相似度的计算简介 关于相似度的计算,现有的几种基本方法都是基于向量(Vector)的,其实也就是计 算两个向量的距离,距离越近相似度越大。在推荐的场景中,在用户 - 物品偏好的二维矩阵中,我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度,或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍 几种常用的相似度计算方法: ●皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度,它的取值在 [-1,+1] 之间。 s x , s y 是 x 和 y 的样品标准偏差。 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小。 说明:1、不考虑重叠的数量;2、如果只有一项重叠,无法计算相似性(计算过程被除数有n-1);3、如果重叠的值都相等,也无法计算相似性(标准差为0,做除数)。 该相似度并不是最好的选择,也不是最坏的选择,只是因为其容易理解,在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中,为皮尔森相关计算提供了一个扩展,通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。 ●欧几里德距离(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,假设 x,y 是 n 维空间的两个点,它们之间的欧几里德距离是: 可以看出,当 n=2 时,欧几里德距离就是平面上两个点的距离。当用欧几里德距离表示相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小,相似度越大。

机器学习中距离和相似性度量方法

在机器学习和数据挖掘中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如 K 最近邻(KNN)和 K 均值(K-Means)等等。根据数据特性的不同,可以采用不同的度量方法。一般而言,定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则: 1) d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 2) d(x,y) >= 0 // 距离非负 3) d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a,那么 B 到 A 的距离也应该是 a 4) d(x,k)+ d(k,y) >= d(x,y) // 三角形法则: (两边之和大于第三边) 这篇博客主要介绍机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式,包括: 1.闵可夫斯基距离 2.欧几里得距离 3.曼哈顿距离 4.切比雪夫距离 5.马氏距离 6.余弦相似度 7.皮尔逊相关系数 8.汉明距离 9.杰卡德相似系数 10.编辑距离 11.DTW 距离 12.KL 散度 1. 闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离(Minkowski distance)是衡量数值点之间距离的一种非常常见的方法,假设数值点 P 和 Q 坐标如下: 那么,闵可夫斯基距离定义为:

该距离最常用的 p 是 2 和 1, 前者是欧几里得距离(Euclidean distance),后者是曼哈顿距离(Manhattan distance)。假设在曼哈顿街区乘坐出租车从 P 点到 Q 点,白色表示高楼大厦,灰色表示街道: 绿色的斜线表示欧几里得距离,在现实中是不可能的。其他三条折线表示了曼哈顿距离,这三条折线的长度是相等的。 当 p 趋近于无穷大时,闵可夫斯基距离转化成切比雪夫距离(Chebyshev distance): 我们知道平面上到原点欧几里得距离(p = 2)为 1 的点所组成的形状是一个圆,当 p 取其他数值的时候呢? 注意,当 p < 1 时,闵可夫斯基距离不再符合三角形法则,举个例子:当 p < 1, (0,0) 到 (1,1) 的距离等于 (1+1)^{1/p} > 2, 而 (0,1) 到这两个点的距离 都是 1。 闵可夫斯基距离比较直观,但是它与数据的分布无关,具有一定的局限性,如果 x 方向的幅值远远大于 y 方向的值,这个距离公式就会过度放大 x 维度的作用。所以,在计算距离之前,我们可能还需要对数据进行z-transform处理,即减去均值,除以标准差:

距离和相似性度量

距离和相似性度量 相似性度量或者距离函数对于像聚类,邻域搜索这样的算法是非常重要的。前面也提到,网页去重复也是相似性应用的一个例子。然而,如何定义个合适的相似或者距离函数,完全依赖于手头的任务是什么。一般而言,定义一个距离函数d(x,y),需要满足以下几个准则:1. d(x,x) = 0 ;//到自己的距离为0 2. d(x,y)>=0 // 距离要非负 3. 对称性,d(x,y) = d(y,x) //如果A到B距离是a,那么B 到A的距离也应该是a 4. 三角形法则(两个之和大于第三边)d(x,k)+ d(k,y) >= d(x,y) 满足这4个条件的距离函数很多,一般有几类是比较常见的,通常来自比较直观的形象,如平面的一个两点的直线距离。下面讨论应用比较广泛的几类距离或相似性度量函数,欧拉距离,余弦函数cosine,Pearson函数,Jaccard index,edit distance。如果一个对象d(如:一篇文档)表示成一个n维的向量(d1,d2,….,dn),每一个维度都为对象的一个特征,那么这些度量函数极容易得到应用。1.范数和欧拉距离 欧拉距离,来自于欧式几何(就是我们小学就开始接触的几何学),在数学上也可以成为范数。如果一个对象对应于空

间的一个点,每一个维度就是空间的一个维度。特殊情况,如果n=1,那么,小学我们就学过,直线上两个点的距离是|x1-x2|。推广到高纬情况,一个很自然的想法是,把每一个维度的距离加起来不就可以呢。这就形成了传说中的一范数:看,是不是很简单。有一范数就有二范数,三范数。。。无穷范数。其实,二范数来的更加直观,我们都知道二维空间,三维空间的两点的距离公式。他就是二范数,在二维三维上的形式了。 好了,一鼓作气,p范数(p-norm) 无穷范数: 空间两点的距离公式(2-范数),是最常用的距离公式,他就是传说中的欧拉距离。多简单。2. cosine similarity cosine similarity是备受恩宠啊,在学向量几何的时候,应该接触过这个神奇的公式 分子是两 个向量的点积,||A||是向量的长度,这个公式神奇的地方是,随着角度的变化的,函数是从-1,1变化的。向量夹角的余 弦就是两个向量的相似度。cosine similarity 说,如果两个 向量的夹角定了,那么无论一个向量伸长多少倍,他们的相似性都是不变的。所以,应用cosine 相似性之前,要把对 象的每一个维度归一化。在搜索引擎技术中,cosine 相似性在计算查询和文档的相似性的时得到了很好的应用。对查询

数据挖掘--距离和相似度度量

数据挖掘--距离和相似度度量 在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K 最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1, x2, x3, … x n),Y=(y1, y2, y3, … y n)。下面来看看主要可以用哪些方法来衡量两者的差异,主要分为距离度量和相似度度量。 距离度量 距离度量(Distance)用于衡量个体在空间上存在的距离,距离越远说明个体间的差异越大。 欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下: 因为计算是基于各维度特征的绝对数值,所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别,比如对身高(cm)和体重(kg)两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 明可夫斯基距离(Minkowski Distance) 明氏距离是欧氏距离的推广,是对多个距离度量公式的概括性的表述。公式如下: 这里的p值是一个变量,当p=2的时候就得到了上面的欧氏距离。 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离来源于城市区块距离,是将多个维度上的距离进行求和后的结果,即当上面的明氏距离中p=1时得到的距离度量公式,如下:

切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 切比雪夫距离起源于国际象棋中国王的走法,我们知道国际象棋国王每次只能往周围的8格中走一步,那么如果要从棋盘中A格(x1, y1)走到B格(x2, y2)最少需要走几步?扩展到多维空间,其实切比雪夫距离就是当p趋向于无穷大时的明氏距离: 其实上面的曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都是明可夫斯基距离在特殊条件下的应用。 马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance) 既然欧几里得距离无法忽略指标度量的差异,所以在使用欧氏距离之前需要对底层指标进行数据的标准化,而基于各指标维度进行标准化后再使用欧氏距离就衍生出来另外一个距离度量——马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance),简称马氏距离。 相似度度量 相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,与距离度量相反,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,差异越大。 向量空间余弦相似度(Cosine Similarity) 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。公式如下: 皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 即相关分析中的相关系数r,分别对X和Y基于自身总体标准化后计算空间向量的余弦夹角。公式如下:

相似度的计算

相似度计算 1相似度的计算简介 关于相似度的计算,现有的几种基本方法都是基于向量(Vector)的,其实也就是计 算两个向量的距离,距离越近相似度越大。在推荐的场景中,在用户-物品偏好的二维矩阵中,我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度,或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几 种常用的相似度计算方法: 1.1皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度,它的取值在 [-1,+1] 之间。 s x , s y 是 x 和 y 的样品标准偏差。 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小。 说明:1、不考虑重叠的数量;2、如果只有一项重叠,无法计算相似性(计算过程被除数有n-1);3、如果重叠的值都相等,也无法计算相似性(标准差为0,做除数)。 该相似度并不是最好的选择,也不是最坏的选择,只是因为其容易理解,在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中,为皮尔森相关计算提供了一个扩展,通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

1.2欧几里德距离(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,假设 x,y 是 n 维空间的两个点,它们之间的欧几里德距离是: 可以看出,当 n=2 时,欧几里德距离就是平面上两个点的距离。当用欧几里德距离表示相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小,相似度越大。 类名:EuclideanDistanceSimilarity 原理:利用欧式距离d定义的相似度s,s=1 / (1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似度越大。 说明:同皮尔森相似度一样,该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响,同样地,Mahout通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。 1.3Cosine 相似度(Cosine Similarity) Cosine 相似度被广泛应用于计算文档数据的相似度: 类名: UncenteredCosineSimilarity 原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。 范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似度就越小。 说明:在数学表达中,如果对两个项的属性进行了数据中心化,计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的,在mahout中,实现了数据中心化的过程,所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。另外在新版本中,Mahout提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。

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