コサイン類似度とJaccard類似度を使う
コサイン類似度は、ベクトル間の角度の余弦を使って類似度を評価し、数値データなどを扱うのに適しています。一方、Jaccard類似度は集合の共通部分を評価する指標であり、2値データやカテゴリカルなデータに対して有用です。 複数の変数を持つデータに対して、異なる種類の類似度を一緒に使うことは一般的ではありません。それぞれの指標はデータの特性に応じて使われるべきであり、異なる種類のデータに対して使うことは適切ではありません。 しかし、複数の変数を持つデータセットが異なるタイプの特徴を持つ場合、各特徴ごとに類似度を評価し、適切な指標を選択することはあります。例えば、数値的な特徴とカテゴリカルな特徴が混在する場合には、数値特徴にはコサイン類似度を、カテゴリカルな特徴にはJaccard類似度を使うことが考えられます。 PythonでJaccard類似度を計算するために、次のような方法があります。Jaccard類似度は2つの集合の共通部分の大きさを、それらの和集合の大きさで割ることで求める指標です。 以下はPythonでのJaccard類似度を計算する例です。例として、2つの集合をリストとして与え、Jaccard類似度を計算します。 # Jaccard類似度を計算する関数 def jaccard_similarity ( set1, set2 ): intersection = len ( set (set1).intersection(set2)) union = len ( set (set1).union(set2)) return intersection / union # 2つの集合を定義 set_a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ] set_b = [ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] # Jaccard類似度を計算 jaccard_sim = jaccard_similarity(set_a, set_b) print ( "Jaccard類似度:" , jaccard_sim) この例では、 jaccard_similarity 関数を定義して2つの集合を引数として渡します。 set 関数を使ってリストを集合に変換し、 intersection 関数と union 関数を用いて共通部