【Python进阶】Python计算consine相似性矩阵

最新推荐文章于 2023-12-18 17:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-18 17:00:00 发布 · 910 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Python

相似度矩阵遍历 python
jacke121的专栏
09-30 2141
相似度矩阵结果遍历 向量： tensor([[0.4284, 0.7538, 0.4982], [0.8600, 0.0694, 0.5055]], dtype=torch.float64) 相似度矩阵： 因为是笛卡尔积，结果有一半多是重复的： tensor([[1.0000, 0.6726], [0.6726, 1.0000]], dtype=torch.float64) 0 1 tensor(0.6726, dtype=torch.float64) 相似度归一...
基于python计算物品之间的相似度矩阵
qq_44996650的博客
04-25 3701
计算物品之间的相似度矩阵 例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），计算物品之间的相似度矩阵 算法 1、建立用户物品倒排表 A a b d B a c e C b e D b d e 2、构建同现矩阵 同现矩阵表示同时喜欢两个物品的用户数，根据用户物品倒排表计算出来 3、统计每个物品有行为的用户数 4、计算物品之间的相似度，得到物品之间的相似度
python快速两两元素求相似矩阵
weixin_46713695的博客
08-15 1311
python快速两两元素求相似矩阵
python-计算两个矩阵的相似度。
SKY_yiyi_9的博客
07-13 2422
余弦相似度 在pytorch中，有一个专门的函数用于计算相似度：torch.cosine_similarity() https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#cosine-similarity import torch import torch.nn.functional as F input1 = torch.randn(100, 128) input2 = torch.randn(100, 128) output = F.cosine_s
求两个矩阵相似性
05-25
求数据的相似性，给定iuc中的数据集求两个样例之间的相似性，有matalab实现的
python 计算单个矩阵每两行之间的余弦相似度
weixin_43569114的博客
04-22 6066
pairwise_distances函数是计算两个矩阵之间的余弦相似度，参数需要两个矩阵 cosine_similarity函数是计算多个向量互相之间的余弦相似度，参数一个二维列表 话不多说，上代码 import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity m1 = np.mat([[0, 3, 2], [...
python实现基于物品的隐式协同过滤，使用movielens数据集测试
infent的博客
12-27 1964
# 在distance里我们使用的主要是基于用户的协同过滤，但是这样存在两个主要的问题 # 1.扩展性问题，随着用户量变多计算量也会增长，当上百万用户时扩展性就会成为一个问题 # 2.稀疏性，稀疏性，例如网上有上百万本书，用户评价过的只占一小部分，所以可能找不到最近邻居 # 因此，可以使用基于物品的过滤 # 调整余弦分布 减去了用户的平均评分 # consine(item1,item2) = 用户...
十七、机器学习进阶知识：推荐算法
weixin_42051846的博客
12-18 1594
主要从推荐算法的相关概念、协同过滤推荐算法以及基于内容的推荐算法这三个部分展开介绍，其中协同过滤推荐算法分别对基于用户以及基于用品这两种进行展开说明，而基于内容则是结合具体的实例进行说明。
matlab实现余弦相似度_几种相似性/距离(杰卡德距离和余弦距离)与其matlab实现
weixin_39890708的博客
02-01 7086
1. 几种相似度1.1 Jaccard系数杰卡德系数(Jaccard index) , 又称为Jaccard相似系数(Jaccard similarity coefficient),用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。1.2 余弦相似度余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。对于二维空间，根据向量点积公式，显然可以得知：设向量 A = (A1,A2,.....
Python推荐算法案例（2）——基于内容的电影推荐
热门推荐
止于至善On the Road
07-04 1万+
    在上一节中讲述了如何利用评分对电影进行简单的排序推荐。Python推荐算法案例（1）——根据评分进行排序的电影推荐    本节中，将根据某电影的内容属性(例如电影类别)来推荐相似的电影。   数据来源IMDB电影评分数据    Python程序如下：import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('...
矩阵相似度度量
04-18
提供了3种矩阵相似度的度量方法。python。详见https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/79991322
推荐系统相似度python
01-23
基于社交网络的推荐系统需要的用户相似度物品相似度计算程序代码和测试代码，编程语言为python
python计算相似矩阵
zhaohaibo的博客
06-08 1万+
模糊数学课上完之后对使用python中的sklearn计算矩阵各个元素的相似度有了一些感悟。 首先需要强调的是python中对于矩阵的计算尽量不要在DataFrame中，效率非常低。应该使用numpy。 1 预处理 常用1:MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.prepr...
Python 使用sklearn计算余弦相似度
DataShare
09-13 1万+
背景 在计算相似度时，常常用到余弦夹角来判断相似度，Cosine（余弦相似度）取值范围[-1,1]，当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1，两个方向正交时夹角余弦取值为0。 cos(x1,x2)=x1⋅x2∣x1∣∣x2∣cos(x_1,x_2)=\frac{x_1·x_2}{|x_1||x_2|}cos(x1​,x2​)=∣x1​∣∣x2​∣x1​⋅x2​​ 在实际业务中运用的地方还是挺多的，比如：可以根据历史异常行为的用户，找出现在有异常行为的其他用户；在
python效率numpy,在Python（NumPy）中高效计算相似度矩阵
weixin_39573598的博客
12-01 1841
Let X be a Bxn numpy matrix, i.e.,import numpy as npB = 10n = 2X = np.random.random((B, n))Now, I'm interested in computing the so-called kernel (or even similarity) matrix K, which is of shape BxB, a...
python权重相似度矩阵_如何在numpy python中创建相似度矩阵？
weixin_32204687的博客
02-21 1063
从技术上讲,这不是一个编程问题,而是一个数学问题.但我认为你最好使用方差 – 协方差矩阵.或相关矩阵,如果值的比例非常不同,比如说,而不是：>>> xarray([[5, 3, 0],[3, 0, 5],[5, 5, 0],[1, 1, 7]])你有：>>> xarray([[5, 300, 0],[3, 0, 5],[5, 500, 0],[1, 100, 7...
python numpy 实现cosine相似度
Love-Coding
05-26 2299
【代码】python numpy 实现cosine相似度。
R语言计算夹角余弦（Consine）
jio007的博客
10-26 2538
本文是本人在根据matlab的代码转化为R语言时的一步，分为两种情况。 第一种情况是matlab的pdist(X,'Consine'){一个矩阵的各个点之间的夹角余弦}； 第二种情况是matlab的1-pdist2(X,Y,'Consine'){两个矩阵，一个矩阵的点到另外一个矩阵任何一个点的夹角余弦} 理解夹角余弦公式：两个点的夹角余弦公式： 1一个矩阵点之间的夹角余弦： matlab的代码为 D1 = pdist(X,'consine') R语言相应的代码为: Consine=matr
常见距离算法-欧氏距离、杰卡德距离、余弦距离
小程的博客
01-12 2928
常见距离算法-欧氏距离、杰卡德距离、余弦距离 1.欧氏距离(Euclidean Distance) 表示n维空间中两个点之间的实际距离。欧式距离越小相似度越大。 已知两个点: A=(a1,a2,...,an),B=(b1,b2,...,bn)A=(a_{1},a_{2},...,a_{n}),B=(b_{1},b_{2},...,b_{n})A=(a1​,a2​,...,an​),B=(b1​,b2​,...,bn​)则AB间的距离为： d(A,B)=∑(ai−bi)2(i=1,2,...,n)d(A,B)
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 计算所有股票的持仓相似度 def calculate_daily_positions_consine_similarity(df): df = df.copy() all_dates = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), name='date').strftime("%Y-%m-%d") all_clients = df['client_id'].unique() all_instruments = df['instrument_id'].unique() full_panel = pd.MultiIndex.from_product( [all_dates, all_clients, all_instruments], names=['date', 'client_id', 'instrument_id'] ).to_frame(index=False) merged = full_panel.merge( df, on=['date', 'client_id', 'instrument_id'], how='left' ) # 填充缺失日期 merged['cum_qty'] = merged.groupby(['client_id', 'instrument_id'])['cum_qty'].ffill() merged = merged.fillna(0) merged['position_type'] = np.where( merged['cum_qty'] > 0, 'long', np.where(merged['cum_qty'] < 0, 'short', 'neutral') ) # 计算每日持仓统计 merged['is_long'] = (merged['position_type'] == 'long') merged['is_short'] = (merged['position_type'] == 'short') daily_stats = merged.groupby(['client_id', 'date']).agg( long_qty=('cum_qty', lambda s: s[s > 0].sum()), short_qty=('cum_qty', lambda s: abs(s[s < 0].sum())) ).reset_index() daily_stats["total_qty"] = daily_stats["long_qty"] + daily_stats["short_qty"] merged = merged.merge(daily_stats, on=['client_id', 'date']) merged["posion_weight"] = merged["cum_qty"] / merged["total_qty"] merged["posion_weight"] = merged["posion_weight"].fillna(0) # 计算持仓余弦相似度 def calculate_cosine_similarity(client_group): client_group = client_group.sort_values('date') results = [] stock_matrix = client_group.pivot(index='date', columns='instrument_id', values='posion_weight').fillna(0) similarity_matrix = cosine_similarity(stock_matrix.values) # 计算每日相似度（与前一日比较） for i in range(1, len(stock_matrix)): current_date = stock_matrix.index[i] results.append({ 'date': current_date, 'pos_sim': similarity_matrix[i, i-1] }) # # 计算每日相似度（与前一日比较） # for i in range(1, len(stock_matrix)): # current_date = stock_matrix.index[i] # prev_date = stock_matrix.index[i-1] # # 计算总相似度 # pos_vec1 = stock_matrix.loc[prev_date].values.reshape(1, -1) # pos_vec2 = stock_matrix.loc[current_date].values.reshape(1, -1) # pos_sim = cosine_similarity(pos_vec1, pos_vec2)[0][0] if long_total[prev_date] > 0 and long_total[current_date] > 0 else 0 # results.append({ # 'date': current_date, # 'pos_sim': pos_sim # }) return pd.DataFrame(results) # 每个client，每日，根据所有股票仓位，可以计算相似性 similarity_results = merged.groupby(['client_id']).apply(calculate_cosine_similarity).reset_index() return similarity_results final_daily_stats = daily_stats.merge( similarity_results, on=['client_id', 'date'], how='left' ) return final_daily_stats # 计算每日持仓余弦相似性 daily_positions_cos = calculate_daily_positions_consine_similarity(multi_cpty_df[(multi_cpty_df["client_id"] == "ABRH400")]) daily_positions_cos 你误解了我的意思，不过没关系，现在再看看这个代码，你能理解了么
最新发布
07-30
- 计算这个矩阵的余弦相似度矩阵（注意：这个矩阵是日期与日期之间的相似度矩阵）。 - 然后，对于每一天（从第二日开始），取当日与前一日（即i和i-1）的相似度，存入结果。 4. 最后，将每个客户的计算结果合并...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值