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Explorando la similitud de datos: análisis completo de los métodos de cálculo de similitud en sklearn

En el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, calcular similitudes entre puntos de datos es una tarea fundamental y crítica. El cálculo de similitud puede ayudarnos a identificar patrones en los datos, realizar análisis de conglomerados, diseñar sistemas de recomendación, etc. scikit-learn (sklearn para abreviar), como biblioteca popular de aprendizaje automático en Python, proporciona una variedad de métodos para calcular la similitud de datos. Este artículo presentará en detalle el método utilizado para el cálculo de similitud en sklearn y proporcionará ejemplos de código prácticos.

1. La importancia del cálculo de similitud

El cálculo de similitud tiene aplicaciones importantes en los siguientes campos:

• Análisis de conglomerados: agrupa puntos de datos similares.
• Sistema recomendado: recomienda artículos similares según las preferencias históricas del usuario.
• detección anormal: Identifique valores atípicos que no sean similares a la mayoría de los puntos de datos.
• Identificación de imagen: Identifique el contenido de la imagen comparando vectores de características.

2. Método de cálculo de similitud en sklearn

sklearn proporciona una variedad de herramientas y algoritmos para el cálculo de similitud. Los siguientes son algunos métodos comúnmente utilizados:

2.1 Similitud del coseno

La similitud del coseno evalúa la similitud entre dos vectores midiendo el ángulo entre ellos.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设X是数据集
cosine_sim = cosine_similarity(X)
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2.2 distancia euclidiana

La distancia euclidiana es el método de medición de distancias más intuitivo, ya que calcula la distancia en línea recta entre dos puntos.

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances

# 假设X是数据集
distances = euclidean_distances(X)
# 计算相似度，通常使用1减去距离
similarity = 1 / (1 + distances)
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2.3 distancia de Manhattan

La distancia de Manhattan (también llamada distancia de manzana) mide la suma de las distancias absolutas de los ejes de dos puntos en un sistema de coordenadas estándar.

from sklearn_extra.metrics import manhattan_distances

# 假设X是数据集
manhattan_dist = manhattan_distances(X)
# 转换为相似度
similarity = 1 / (1 + manhattan_dist)
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2.4 Coeficiente de similitud de Jaccard

El coeficiente de similitud de Jaccard se utiliza principalmente para medir la similitud de dos conjuntos, con un valor entre 0 y 1.

from sklearn.metrics import jaccard_score

# 假设X和Y是两个数据集
jaccard_sim = jaccard_score(X, Y, average='micro')
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2.5 Coeficiente de correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza para medir la correlación lineal entre dos conjuntos de datos.

from sklearn.metrics.pairwise import pearsonr

# 假设X和Y是两个数据集
correlation, _ = pearsonr(X[:, 0], Y[:, 0])
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3. Ejemplos de aplicación de cálculo de similitud.

Supongamos que necesitamos recomendar productos que les gusten a usuarios similares en función del comportamiento histórico del usuario:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设user_behavior是一个DataFrame，记录了用户对商品的评分
user_behavior = ...

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_behavior)

# 推荐系统可以根据相似度来推荐商品
# 例如，找出与目标用户相似度最高的用户喜欢的其他商品
similar_users = user_similarity[目标用户索引].argsort()[::-1]
recommended_products = 商品列表[similar_users[1]]
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4. Conclusión

El cálculo de similitud es una tecnología básica en el análisis de datos y el aprendizaje automático, y sklearn proporciona una variedad de métodos para realizar este trabajo. A través de este artículo, aprendimos sobre los diferentes métodos de cálculo de similitud en sklearn y proporcionamos ejemplos de código prácticos.

El propósito de este artículo es ayudar a los lectores a comprender mejor los cálculos de similitud y dominar los métodos para implementar estas técnicas en sklearn. Se espera que los lectores puedan mejorar su comprensión del cálculo de similitud a través de este artículo y aplicar estas técnicas de manera efectiva en proyectos reales. A medida que la cantidad de datos siga creciendo, los cálculos de similitud seguirán desempeñando un papel importante en el campo de la ciencia de datos.