皮尔逊 余弦 相似度有C 的代码实现库吗

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皮尔逊 余弦 相似度有C 的代码实现库吗
皮尔逊 余弦 相似度有C 的代码实现库吗 最近需要用到这两个函数

时间: 2024-09-12 18:36:24

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Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算

        在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识         第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消

金利来皮尔卡丹皮具上黑榜或影响人身健康

南方日报讯 金利来皮带.阳光屋银包.皮尔卡丹银包.保兰德拉杆箱等18种皮具产品有问题.昨天省质监局公布最新广东产皮具产品质量抽查结果显示,有近一成产品不合格.据介绍,此次抽查中发现CHARRIOL银包.Guy Laroche真皮女夹.皮尔卡丹银包等5批次产品游离甲醛不合格,专家指出,过量的甲醛会影响人身健康.不合格的主要原因是企业原材料进厂把关不严或生产工艺不过关.另有10批次产品摩擦色牢度不合格,皮具产品就会容易脱色,在使用中会把颜色染到衣服上,既影响美观又影响使用.不合格的主要原因是生产企业

皮尔·卡丹收购易经营难四温商或成最后接盘者

尽管还没有一个签字画押的买家出现,但皮尔·卡丹的出售早已搞得满城风雨,这或许正中了年近9旬的皮尔·卡丹先生的下怀. 最新的消息是,以孙小飞为首的4位温州企业准备整体买下早已进入迟暮之年的皮尔·卡丹.以温州商人的生猛和独到的商业眼光,这一买卖落槌似乎只是时间的问题.但是,在早已褪色的金字招牌和吃干榨尽的品牌许可方式之后,数亿欧元的皮尔·卡丹将给温州企业带来怎样的挑战和利益呢? 推荐阅读卫生部回应零度可乐致癌:用阿斯巴甜安全 柳传志:我还是后勤部长 能源资源是稀缺的商品,品牌同样具有稀缺性,具备实力

皮尔卡丹平板电脑中山开卖

⊙机型参数 型号:PC729 处理器:VIAC7-M 内存:1GDDR2 硬盘:16G B 显卡:VIAS3 GUniChromeProII 苹果平板电脑iPad4月在美国上市后,目前在国内尚未正式上市,但由iPad引发的平板电脑的概念绝对是火热的.最近,以著名服饰品牌"皮尔卡丹"命名的平板电脑在中山上市了,业内人士预测,平板电脑将比上网本更受消费者青睐. 不是皮夹而是电脑 南都记者近日在中山市君悦JU SCO东方四海专柜见到,一款型号为皮尔卡丹PC729的平板电脑正上架销售,价格为3

权威机构曝光产品劣质家居品牌皮尔·卡丹上榜

在2010-2011年度里,人们欣慰地看到诸多企业开始重视品牌打造,擅长口碑传播,坚持质量为上.然而,仍不乏一些企业敢铤而走险,置消费者最重视的产品质量于不顾,将不合格产品推向市场.下面列举的就是2010年7月1日至2011年6月30日的一个年度里,被国家质监局.国家工商局.北京市质监局. 北京市工商局.中国消费者协会等权威机构公开 曝光的在抽检中产品质量不合格的家居行业十个代表性品牌. 质量"黑榜"主角之一 HUIDA惠达水龙头 ■上榜原因:管螺纹精度等不合格 2010年9月2日,国

皮尔卡丹只值半文钱

皮尔卡丹,这个一度沉寂的法国品牌,最近因为两个中国买家在竞购中的互不相让而再度成为焦点. 2009年4月,温州商人孙小飞与皮尔卡丹签订收购意向,7月8日签订临时合同,9月9日,签订正式合同,收购了皮尔卡丹皮具.针织服装.鞋.手套四类品种在中国的商标权,付给卡丹先生3300万欧元. 10月19日,孙小飞正式向国家商标局提交了皮尔卡丹商标转让申请. 当时的报道中,孙小飞并非唯一买家,因实力欠缺,一同出手的还有潘长海.洪建巧.陈小飞等三人,他们是孙小飞的伙伴或同乡. 这一结帮并购,一度在中国商界传为佳

孙小飞:闯入皮尔·卡丹帝国的中国人

温州商人孙小飞终于在皮尔·卡丹帝国取得了一个"永久性职位"--前不久他掌管的卡丹路集团以入股形式,永久性接手皮尔·卡丹中国大区部分产品的经营和 管理权. 代理商的忧虑 2009年最热的时候,卡丹路集团代表孙小飞只身前往巴黎,直接去找素不相识的皮尔·卡丹. 在竞购皮尔·卡丹之前,孙小飞只是低调的温州人中的一个,和他来自永嘉桥头镇的同伴一样,他们多半在他乡发迹,但一直默默无名. 低调背后隐藏着一张漂亮的令人咋舌的成绩单,孙小飞是意大利都彭服饰商标持有人,鳄鱼恤皮鞋.皮具的国内总代理.温州人

通过余弦相似度算法计算用户相似度时具体怎么做

问题描述 通过余弦相似度算法计算用户相似度时具体怎么做 按用户购买的物品,具体怎么样计算...................... 解决方案 http://blog.csdn.net/cscmaker/article/details/7990600

[推荐系统]欧氏距离和余弦相似度

两者相同的地方,就是在机器学习中都可以用来计算相似度,但是两者的含义有很大差别,以我的理解就是: 前者是看成坐标系中两个点,来计算两点之间的距离: 后者是看成坐标系中两个向量,来计算两向量之间的夹角. 前者因为是点,所以一般指位置上的差别,即距离: 后者因为是向量,所以一般指方向上的差别,即所成夹角. 如下图所示: 数据项A和B在坐标图中当做点时,两者相似度为距离dist(A,B),可通过欧氏距离(也叫欧几里得距离)公式计算: 当做向量时,两者相似度为cosθ,可通过余弦公式计算: 假设||A|