python-相似度计算的三种常用方法

协同过滤就是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐的。

（1）相似度计算：用欧氏距离来计算。相似度用距离来衡量，距离越大，相似度越小；距离越小，相似度越大。

（2）皮尔逊相关系数：这个参数用来度量两个向量之间的相似度。corroef（）进行计算，皮尔逊相关系数取值从-1到+1，我们可以通过0.5+0.5*corrcoef（）来计算，将值调整归一化到0到1之间。

（3）余弦相似度：两个向量夹角的余弦值。夹角为90度，相似度为0，方向相同，相似度为1，方向相反，相似度为-1，取值范围也在-1到+1之间。因此，我们将它归一化到0到1之间。cos=AB/||A||||B||. 其中，||A|| ||B||表示2范数。利用linalg.norm().

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
"""
from numpy import *
from numpy import linalg as la

def loadExData():
    return [[1,1,1,0,0],
            [2,2,2,0,0],
            [1,1,1,0,0],
            [5,5,5,0,0],
            [1,1,0,2,2],
            [0,0,0,3,3],
&nbs