计算余弦相似度并在 R 中创建图形

【问题标题】：Calculate cosine similarity and create a graph in R计算余弦相似度并在 R 中创建图形
【发布时间】：2021-05-04 09:07:11
【问题描述】：

我有这样的数据集：

x <- c(1,4,6,8,0,5)
y<-c(2,3,5,8,1,14)
z<-c(3,5,23,51,3,15)
t<- c(14,14,23,4,16,17)

注意。我实际上有 20 个向量，这是一个简化的示例。

我想自动计算所有向量之间的余弦相似度，然后创建这些向量的网络（每个向量将与所有其他向量相连），其中桥的大小取决于余弦相似度的值。我希望我能解释清楚，谢谢

【问题讨论】：

以lsa::cosine(as.matrix(data.frame(x, y, z, t)))开头

标签： r graph cosine-similarity

【解决方案1】：

也许你可以试试 cosine 从包 lsa

> lsa::cosine(cbind(x,y,z,t))
          x         y         z         t
x 1.0000000 0.8638538 0.9271073 0.7084596
y 0.8638538 1.0000000 0.7510150 0.7075566
z 0.9271073 0.7510150 1.0000000 0.5115712
t 0.7084596 0.7075566 0.5115712 1.0000000

对于它的可视化，你可以试试heatmap

heatmap(lsa::cosine(cbind(x, y, z, t)))

【讨论】：