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In [1]: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer, HashingVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel ,cosine_similarity from konlpy.tag import Twitter twitter = Twitter() # 엑셀 vlookup 방식으로 title 과 content 내용을 출력 하기 import pandas as pd pd.options.mode.chained_assignment = None import numpy as np np.random.seed(0) # 랜덤 난수를 지정하여 사용 from collecti..
0003-scikit-lear,방식으로 텍스트 ,코사인 유사도, 구하기-004¶ scikit-learn 001 방식 체크¶ In [1]: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity a=[[1,3,2],[2,2,1]] cosine_similarity(a) # 余弦相似度 Out[1]: array([[1. , 0.89087081], [0.89087081, 1. ]]) In [2]: from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances pairwise_distances(a,metric="cosine") # 注意该方法返回的是余弦距离 Out[2]: array([[0. , 0.10912919], [0.10912919..