Statistiken und Big Data cosine-similarity

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Ist die Kosinusähnlichkeit identisch mit dem 12-normalisierten euklidischen Abstand?

Gleichbedeutend damit , dass es für eine Ähnlichkeitsrangfolge zwischen einem Vektor u und einer Menge von Vektoren V zu gleichen Ergebnissen kommt . Ich habe ein Vektorraummodell, dessen Parameter Distanzmessung (euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit) und Normalisierungstechnik (keine, l1, l2) sind. Nach meinem Verständnis sollten die Ergebnisse der Einstellungen [cosine, none] identisch …

27 normalization natural-language euclidean cosine-distance cosine-similarity

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Gibt es eine Beziehung zwischen Cosinus-Ähnlichkeit, Pearson-Korrelation und Z-Score?

Ich frage mich, ob es einen Zusammenhang zwischen diesen drei Maßnahmen gibt. Ich kann nicht scheinen, eine Verbindung zwischen ihnen herzustellen, indem ich mich auf die Definitionen beziehe (möglicherweise, weil ich mit diesen Definitionen neu bin und es ein bisschen schwer habe, sie zu erfassen). Ich weiß, dass der Bereich …

16 correlation z-score cosine-similarity

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Interpretation der negativen Kosinusähnlichkeit

Meine Frage mag albern sein. Also werde ich mich im Voraus entschuldigen. Ich habe versucht, das von der Stanford NLP-Gruppe vorbereitete GLOVE-Modell zu verwenden ( Link ). Ich bemerkte jedoch, dass meine Ähnlichkeitsergebnisse einige negative Zahlen zeigten. Das veranlasste mich sofort, mir die Wortvektordatendatei anzusehen. Anscheinend durften die Werte in …

16 machine-learning word2vec cosine-similarity

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Automatische Keyword-Extraktion: Verwenden von Cosinus-Ähnlichkeiten als Features

Ich habe eine Dokument-Term-Matrix und möchte jetzt mit einer überwachten Lernmethode (SVM, Naive Bayes, ...) Schlüsselwörter für jedes Dokument extrahieren. In diesem Modell verwende ich bereits Tf-idf, Pos-Tag, ...MMM Aber jetzt wundere ich mich über die Zusammenhänge. Ich habe eine Matrix mit den Kosinusähnlichkeiten zwischen den Begriffen.CCC Gibt es eine …

12 text-mining feature-construction supervised-learning cosine-distance cosine-similarity

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Algorithmen zum Einbetten von Wörtern in Bezug auf die Leistung

Ich versuche, ungefähr 60 Millionen Phrasen in einen Vektorraum einzubetten und dann die Kosinusähnlichkeit zwischen ihnen zu berechnen . Ich habe sklearns CountVectorizermit einer speziell entwickelten Tokenizer-Funktion verwendet, die Unigramme und Bigramme erzeugt. Es stellt sich heraus, dass ich eine enorme Anzahl von Spalten berücksichtigen muss, die linear in der …

11 machine-learning natural-language word2vec word-embeddings cosine-similarity

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K-Mittelwerte für Kosinusähnlichkeiten vs. euklidischen Abstand (LSA)

Ich verwende die latente semantische Analyse, um einen Korpus von Dokumenten im Raum niedrigerer Dimensionen darzustellen. Ich möchte diese Dokumente mit k-means in zwei Gruppen zusammenfassen. Vor einigen Jahren habe ich dies mit Pythons Gensim gemacht und meinen eigenen k-means-Algorithmus geschrieben. Ich habe die Cluster-Schwerpunkte anhand des euklidischen Abstands bestimmt, …

10 k-means svd lsa cosine-distance cosine-similarity

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Wie ändert sich die Kosinusähnlichkeit nach einer linearen Transformation?

Gibt es eine mathematische Beziehung zwischen: die Kosinusähnlichkeit sim( A , B )sim⁡(A,B)\operatorname{sim}(A, B) zweier Vektoren EINAA und B.BB und die Kosinusähnlichkeit sim( M.EIN , M.B )sim⁡(MA,MB)\operatorname{sim}(MA, MB) von EINAA und B.BB , ungleichmäßig skaliert über eine gegebene Matrix M.MM ? Hier ist M.MM eine gegebene Diagonalmatrix mit ungleichen Elementen …

9 linear-algebra cosine-similarity

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