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2 つの配列間のコサイン類似度 (またはコサイン距離) を見つけることができる組み込み関数が R にあるかどうか疑問に思っていますか?

現在、私は独自の機能を実装していますが、Rにはすでに機能があるはずだと思わずにはいられません。

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7 に答える 7

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これらの種類の質問は常に出てきます（私にとっては-そしてrタグ付きのSO質問リストからも明らかなように-他の人も同様です）：

Rコアまたは任意のRパッケージのいずれかに、xを実行する関数はありますか？そしてそうならば、

CRANの+2000Rパッケージのどこにありますか？

簡単な答え：この種の質問が出てきたら、 sosパッケージを試してみてください

以前の回答の1つは、ヘルプページへのリンクとともにコサインを提供しました。これはおそらくまさにOPが望んでいることです。リンク先のページを見ると、この関数がlsaパッケージに含まれていることがわかります。

しかし、どのパッケージで検索するかがわからない場合、この関数をどのように見つけますか？

いつでも標準のRヘルプ機能を試すことができます（以下の「>」は単にRコマンドラインを意味します）。

> ?<some_name>

> ??<some_name>

> *apropos*<some_name>

これらが失敗した場合は、 sosパッケージをインストールしてロードし、次に

***findFn***

findFnも「???」のエイリアスですが、関数名以外の引数を渡すことができないと思うので、あまり使用しません。

ここでの質問については、これを試してください：

> library(sos)

> findFn("cosine", maxPages=2, sortby="MaxScore")

渡された追加の引数（ "maxPages=2"および"sortby=" MaxScore "）は、返される結果の数を制限し、結果のランク付け方法をそれぞれ指定します。つまり、「'cosine'という名前の関数を検索します。関数の説明に「コサイン」という用語があり、2ページの結果のみを返し、関連性スコアの降順で並べ替えます。」

上記のfindFn呼び出しは、9列のデータフレームと結果を行として返します（HTMLとしてレンダリングされます）。

最後の列、説明とリンク、アイテム（行）21をスキャンすると、次のようになります。

正弦測度（行列）

このテキストもリンクです。それをクリックすると、その関数を含むパッケージ内のその関数のヘルプページに移動します。つまり、

findFnを使用すると、どのパッケージに含まれているかわからなくても、必要な関数をすばやく見つけることができます。

于 2010-03-29T18:05:32.197 に答える
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すでにいくつかのオプションが利用可能になっているようですが、気に入った慣用的なソリューションを偶然見つけたので、それをリストに追加することにしました。

install.packages('proxy') # Let's be honest, you've never heard of this before.
library('proxy') # Library of similarity/dissimilarity measures for 'dist()'
dist(m, method="cosine")
于 2014-01-09T05:33:17.743 に答える
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Jonathan Chang からのコメントを受けて、dist を模倣するためにこの関数を作成しました。ロードする余分なパッケージはありません。

cosineDist <- function(x){
  as.dist(1 - x%*%t(x)/(sqrt(rowSums(x^2) %*% t(rowSums(x^2))))) 
}
于 2013-10-23T19:32:07.027 に答える
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これらの関数lsa::cosine()、clv::dot_product()およびarules::dissimilarity()を確認してください

于 2010-03-29T06:36:00.437 に答える
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ビーガン パッケージも確認できます: http://cran.r-project.org/web/packages/vegan//index.html

このパッケージの関数 vegdist には、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、などのさまざまな非類似度(距離manhattan)関数があります。パッケージ内の .pdf で定義を確認するか、参考文献https://stats.stackexchange.com/a/33001/12733を参照してください。euclideancanberrabraykulczynskijaccardgoweraltGowermorisitahornmountfordraupbinomialchaocao

于 2012-07-25T15:51:58.463 に答える
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内積行列がある場合、この関数を使用してコサイン類似度行列を計算できます。

get_cos = function(S){
  doc_norm = apply(as.matrix(dt),1,function(x) norm(as.matrix(x),"f")) 
  divide_one_norm = S/doc_norm 
  cosine = t(divide_one_norm)/doc_norm
  return (cosine)
}

入力 S は内積の行列です。簡単に言えば、あなたのデータセットはS = dt %*% t(dt)どこdtですか。

この関数は基本的に内積をベクトルのノルムで除算することです。

于 2016-03-31T14:54:16.537 に答える