Python中的字符串相似度

Python中的字符串相似度

目录

Python字符串相似度

Python相似度评估

1. 在计算图片的相似度时,我自己用到过余弦距离

2.欧式距离

3. 曼哈顿距离

4.切比雪夫距离

5.闵可夫斯基距离

6.标准化欧氏距离

7.马氏距离

8.编辑距离

Python字符串相似度

利用difflib模块—实现两个字符串或文本相似度比较

首先导入difflib模块

import difflib

示例:

Str = '上海中心大厦' s1  = '大厦' s2  = '上海中心' s3  = '上海中心大楼' print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s1).quick_ratio())   print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s2).quick_ratio())   print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s3).quick_ratio()) 0.5 0.8 0.8333333333333334 Python相似度评估

在评估相似度的时候,经常会用到“距离”:

1. 在计算图片的相似度时,我自己用到过余弦距离

有没有搞错,又不是学几何,怎么扯到夹角余弦了?各位看官稍安勿躁。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式:

(2)两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦

类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。

即:

夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。

import numpy as np # 余弦相似度(法1): def cosin_distance2(vector1, vector2):     user_item_matric = np.vstack((vector1, vector2))     sim = user_item_matric.dot(user_item_matric.T)     norms = np.array([np.sqrt(np.diagonal(sim))])     user_similarity = (sim / norms / norms.T)[0][1]     return user_similarity data = np.load("data/all_features.npy") #sim = cosin_distance(data[22], data[828]) sim = cosin_distance2(data[22], data[828]) print(sim) # 余弦相似度(法2) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity a = np.array([1, 2, 8, 4, 6]) a1 = np.argsort(a) user_tag_matric = np.vstack((a, a1)) user_similarity = cosine_similarity(user_tag_matric) print(user_similarity[0][1]) # 余弦相似度(法3) from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances a = np.array([1, 2, 8, 4, 6]) a1 = np.argsort(a) user_tag_matric = np.vstack((a, a1)) user_similarity = pairwise_distances(user_tag_matric, metric='cosine') print(1-user_similarity[0][1])

需要注意的一点是,用pairwise_distances计算的Cosine distance是1-(cosine similarity)结果 

2.欧式距离

欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式

# 1) given two data points, calculate the euclidean distance between them def get_distance(data1, data2):     points = zip(data1, data2)     diffs_squared_distance = [pow(a - b, 2) for (a, b) in points]     return math.sqrt(sum(diffs_squared_distance)) 3. 曼哈顿距离

从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源, 曼哈顿距离也称为城市街区距离(CityBlock distance)。

def Manhattan(vec1, vec2):     npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2)     return np.abs(npvec1-npvec2).sum() # Manhattan_Distance, 4.切比雪夫距离

国际象棋玩过么?国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步?自己走走试试。你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。

def Chebyshev(vec1, vec2):     npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2)     return max(np.abs(npvec1-npvec2)) # Chebyshev_Distance 5.闵可夫斯基距离

闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义

#!/usr/bin/env python from math import* from decimal import Decimal def nth_root(value,n_root):     root_value=1/float(n_root)     return round(Decimal(value)**Decimal(root_value),3) def minkowski_distance(x,y,p_value):     return nth_root(sum(pow(abs(a-b),p_value) for a,b in zip(x,y)),p_value) print(minkowski_distance([0,3,4,5],[7,6,3,-1],3)) 6.标准化欧氏距离

标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路:既然数据各维分量的分布不一样,好吧!那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧

def Standardized_Euclidean(vec1,vec2,v):     from scipy import spatial     npvec = np.array([np.array(vec1), np.array(vec2)])     return spatial.distance.pdist(npvec, 'seuclidean', V=None) # Standardized Euclidean distance # http://blog.csdn.net/jinzhichaoshuiping/article/details/51019473 7.马氏距离 def Mahalanobis(vec1, vec2):     npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2)     npvec = np.array([npvec1, npvec2])     sub = npvec.T[0]-npvec.T[1]     inv_sub = np.linalg.inv(np.cov(npvec1, npvec2))     return math.sqrt(np.dot(inv_sub, sub).dot(sub.T)) # MahalanobisDistance 8.编辑距离 def Edit_distance_str(str1, str2):     import Levenshtein     edit_distance_distance = Levenshtein.distance(str1, str2)     similarity = 1-(edit_distance_distance/max(len(str1), len(str2)))     return {'Distance': edit_distance_distance, 'Similarity': similarity} # Levenshtein distance

其中,输入数据是两个同维度的数组

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易知道(ezd.cc)。

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