计算两个矩阵的余弦相似度答案

【问题标题】：Calculate cosine similarity of two matrices计算两个矩阵的余弦相似度
【发布时间】：2014-03-25 16:41:32
【问题描述】：

我定义了两个矩阵，如下所示：

from scipy import linalg, mat, dot
a = mat([-0.711,0.730])
b = mat([-1.099,0.124])

现在，我想计算这两个矩阵的余弦相似度。以下代码有什么问题。它给了我一个错误objects are not aligned

c = dot(a,b)/np.linalg.norm(a)/np.linalg.norm(b)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您不能将 1x2 矩阵乘以 1x2 矩阵。为了计算它们的行之间的点积，第二个必须被转置。

from scipy import linalg, mat, dot
a = mat([-0.711,0.730])
b = mat([-1.099,0.124])

c = dot(a,b.T)/linalg.norm(a)/linalg.norm(b)

【讨论】：

谢谢lejlot！我是这个角度计算的新手。它（余弦角）只是一个值吗？
余弦相似度只是两个给定向量之间夹角的余弦，所以它是一个介于-1 和1 之间的数字。但是，如果您在矩阵上使用它（如上所述）并且 a 和 b 有超过 1 行，那么您将得到一个包含所有可能余弦的矩阵（在这些矩阵之间的每对行之间）。

【解决方案2】：

还有：

import numpy as np
import scipy.spatial.distance as distance
a = np.array([0.1, 0.2])
b = np.array([0.3,0.4])
c = 1 - distance.cosine(a, b)

【讨论】：