python - 如何使用 scipy.spatial.distance.cosine 计算加权相似度？-6ren

python - 如何使用 scipy.spatial.distance.cosine 计算加权相似度？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:45:37

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从函数定义来看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

scipy.spatial.distance.cosine(u, v, w=None)

但是我的代码有一些错误:

from scipy import spatial
d1 = [3,5,5,3,3,2]
d2 = [1,1,3,1,3,2]
weight_of_importance = [0.1,0.1,0.2,0.2,0.1,0.3]

result = spatial.distance.cosine(d1, d2, weight_of_importance)
print(result)

类型错误:cosine() 需要 2 个位置参数，但给出了 3 个

当我只输入 2 个参数时它就起作用了。但这些功能的重要性不同。如何计算 d1 和 d2 的加权重要性相似度？

最佳答案

看起来SciPy v1.0.0中已经添加了这个参数.

the previous version 0.19.1中没有此参数

摘自SciPy v1.0.0 release notes :

scipy.spatial improvements

Many distance metrics in scipy.spatial.distance gained support for weights.

关于python - 如何使用 scipy.spatial.distance.cosine 计算加权相似度？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50926961/

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