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PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例

文章来源:365jz.com     点击数:413    更新时间:2017-08-21 11:15   参与评论

本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最常见的二维空间。

关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科:余弦相似度

<?php
/**
 * 数据分析引擎
 * 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致,取最大个数,分析向量不足元素以0填补。
 * 求出分析向量与基准向量的余弦值
 * @author yu.guo@okhqb.com
 */
/**
 * 获得向量的模
 * @param unknown_type $array 传入分析数据的基准点的N维向量。|eg:array(1,1,1,1,1);
 */
function getMarkMod($arrParam){
 $strModDouble = 0;
 foreach($arrParam as $val){
 $strModDouble += $val * $val;
 }
 $strMod = sqrt($strModDouble);
 //是否需要保留小数点后几位
 return $strMod;
}
/**
 * 获取标杆的元素个数
 * @param unknown_type $arrParam
 * @return number
 */
function getMarkLenth($arrParam){
 $intLenth = count($arrParam);
 return $intLenth;
}
/**
 * 对传入数组进行索引分配,基准点的索引必须为k,求夹角的向量索引必须为 'j'.
 * @param unknown_type $arrParam
 * @param unknown_type $index
 * @ruturn $arrBack
 */
function handIndex($arrParam, $index = 'k'){
 foreach($arrParam as $key => $val){
  $in = $index.$key;
  $arrBack[$in] = $val;
 }
 return $arrBack;
}
/**
 *
 * @param unknown_type $arrMark标杆向量数组(索引被处理过)
 * @param unknown_type $arrAnaly 分析向量数组 (索引被处理过) |array('j0'=>1,'j1'=>2....)
 * @param unknown_type $strMarkMod标杆向量的模
 * @param unknown_type $intLenth 向量的长度
 */
function getCosine($arrMark, $arrAnaly, $strMarkMod ,$intLenth){
 $strVector = 0;
 $strCosine = 0;
 for($i = 0; $i < $intLenth; $i++){
 $strMarkVal = $arrMark['k'.$i];
 $strAnalyVal = $arrAnaly['j'.$i];
 $strVector += $strMarkVal * $strAnalyVal;
 }
 $arrAnalyMod = getMarkMod($arrAnaly); //求分析向量的模
 $strFenzi = $strVector;
 $strFenMu = $arrAnalyMod * $strMarkMod;
 $strCosine = $strFenzi / $strFenMu;
 if(0 !== (int)$strFenMu){
 $strCosine = $strFenzi / $strFenMu;
 }
 return $strCosine;
}
?>

希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。

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