python如何计算相似性矩阵？

如何计算相似性矩阵？

中，我们可以使用多种方法来计算相似性矩阵。

eilarity函数，它可以计算两个向量之间的余弦相似度，例如

```etricsporteilarityportumpyp

构造两个向量p.array([1,3])p.array([4,6])

计算余弦相似度ilarityeilarity([v1, v2])tilarity)

输出结果为

[[1. 0.97463185]

[0.97463185 1. ]]

dasdasee中所有列之间的相关性，例如

```portdas as pd

ee({ '' [1, 3], 'B' [4, 6], 'C' [7, 8, 9]} )

计算相关性 = df.corr()t)

输出结果为

B C

1.0 1.0 1.0

B 1.0 1.0 1.0

C 1.0 1.0 1.0

umpy库

umpyumpy.dot函数可以计算两个向量之间的点积，例如

```portumpyp

构造两个向量p.array([1,3])p.array([4,6])

计算点积p.dot([v1, v2], [v1, v2].T)t(dot_product)

输出结果为

[[14 32]

[32 77]]

以上是三种常见的计算相似性矩阵的方法，使用时可以根据具体情况选择合适的方法。

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