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python构建余弦相似度矩阵

时间: 2023-08-26 11:05:06 浏览: 174

要构建余弦相似度矩阵，可以使用python中的scikit-learn库中的cosine_similarity函数。首先，我们需要将数据转换为向量形式。假设我们有一个包含n个文本的列表，可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入库和数据： ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity docs = ["This is the first document", "This document is the second document", "And this is the third one", "Is this the first document"] ``` 2. 使用CountVectorizer将文本转换为向量： ```python vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(docs) ``` 3. 计算余弦相似度矩阵： ```python similarity_matrix = cosine_similarity(X) ``` 这样，我们就得到了一个n x n的余弦相似度矩阵，其中每个元素表示对应文本之间的相似度。注意，矩阵是对称的，因为余弦相似度是对称的。

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