Python 余弦相似度與皮爾遜相關(guān)系數(shù) 計(jì)算實(shí)例

更新時(shí)間：2019年12月23日 17:01:31 作者：gmHappy

今天小編就為大家分享一篇Python 余弦相似度與皮爾遜相關(guān)系數(shù) 計(jì)算實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

夾角余弦(Cosine)

也可以叫余弦相似度。幾何中夾角余弦可用來衡量?jī)蓚€(gè)向量方向的差異，機(jī)器學(xué)習(xí)中借用這一概念來衡量樣本向量之間的差異。

(1)在二維空間中向量A(x1,y1)與向量B(x2,y2)的夾角余弦公式：

(2) 兩個(gè)n維樣本點(diǎn)a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夾角余弦

類似的，對(duì)于兩個(gè)n維樣本點(diǎn)a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用類似于夾角余弦的概念來衡量它們間的相似程度。

即：

余弦取值范圍為[-1,1]。求得兩個(gè)向量的夾角，并得出夾角對(duì)應(yīng)的余弦值，此余弦值就可以用來表征這兩個(gè)向量的相似性。夾角越小，趨近于0度，余弦值越接近于1，它們的方向更加吻合，則越相似。當(dāng)兩個(gè)向量的方向完全相反夾角余弦取最小值-1。當(dāng)余弦值為0時(shí)，兩向量正交，夾角為90度。因此可以看出，余弦相似度與向量的幅值無關(guān)，只與向量的方向相關(guān)。

import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
 
#方法一：根據(jù)公式求解
d1=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
 
#方法二：根據(jù)scipy庫(kù)求解
from scipy.spatial.distance import pdist
X=np.vstack([x,y])
d2=1-pdist(X,'cosine')

兩個(gè)向量完全相等時(shí)，余弦值為1，如下的代碼計(jì)算出來的d=1。

d=1-pdist([x,x],'cosine')

皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation）

(1) 皮爾遜相關(guān)系數(shù)的定義

前面提到的余弦相似度只與向量方向有關(guān)，但它會(huì)受到向量的平移影響，在夾角余弦公式中如果將 x 平移到 x+1, 余弦值就會(huì)改變。怎樣才能實(shí)現(xiàn)平移不變性？這就要用到皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation），有時(shí)候也直接叫相關(guān)系數(shù)。

如果將夾角余弦公式寫成：

皮爾遜相關(guān)系數(shù)具有平移不變性和尺度不變性，計(jì)算出了兩個(gè)向量（維度）的相關(guān)性。

在python中的實(shí)現(xiàn)：'

import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
 
#方法一：根據(jù)公式求解
x_=x-np.mean(x)
y_=y-np.mean(y)
d1=np.dot(x_,y_)/(np.linalg.norm(x_)*np.linalg.norm(y_))
 
#方法二：根據(jù)numpy庫(kù)求解
X=np.vstack([x,y])
d2=np.corrcoef(X)[0][1]

相關(guān)系數(shù)是衡量隨機(jī)變量X與Y相關(guān)程度的一種方法，相關(guān)系數(shù)的取值范圍是[-1,1]。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，則表明X與Y相關(guān)度越高。當(dāng)X與Y線性相關(guān)時(shí)，相關(guān)系數(shù)取值為1（正線性相關(guān)）或-1（負(fù)線性相關(guān)）。

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