sklearn 相似度矩阵_Python 使用sklearn计算余弦相似度

背景

在计算相似度时，常常用到余弦夹角来判断相似度，Cosine(余弦相似度)取值范围[-1,1]，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-1，两个方向正交时夹角余弦取值为0。

在实际业务中运用的地方还是挺多的，比如：可以根据历史异常行为的用户，找出现在有异常行为的其他用户；在文本分析领域，可以根据一些文章，找出一些相似文章(把文章转换为向量)。

计算相似度的方法除了余弦夹角，还可以利用距离来判断相似，距离越近越相似，这里不做详细展开。

自定义函数法

import numpy as np

def cosine_similarity(x,y):

num = x.dot(y.T)

denom = np.linalg.norm(x) * np.linalg.norm(y)

return num / denom

输入两个np.array向量，计算余弦函数的值

cosine_similarity(np.array([0,1,2,3,4]),np.array([5,6,7,8,9]))

#0.9146591207600472

cosine_s