怎么比较两个向量组相似度 相关性2113是数据属性相关性的度量方5261法，相似度是数据对象相似性4102度量的方法，数据对象由多个数据属性描1653述，数据属性的相关性由相关系数来描述，数据对象的相似性由某种距离度量。许多数据分析算法会涉及相似性度量和相关性度量，如聚类、KNN等。相关性度量相关性用相关系数来度量，相关系数种类如下图所示。相关系数绝对值越大表是相关性越大，相关系数取值在-1–1之间，0表示不相关。各系数计算表达式和取值范围参考 相关性与相似性度量这里写图片描述相似性度量相似度用距离来度量，相似度度量指标种类如下图所示。相似度通常是非负的，取值在0-1之间。距离越大，相似性越小，在应用过程中要注意计算的是相似度还是距离。这里写图片描述Jaccard（杰卡德相似系数）两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例 这里写图片描述杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度这里写图片描述Cosine（余弦相似度）在二维空间中向量A(x1，y1)与向量B(x2，y2)的夹角余弦公式这里写图片描述夹角余弦取值范围为[-1，1]。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1，两个方向。
有了词的vec，怎样算sentence的vec，并计算之间的距离（相似度）？ 希望能给出一个完整的最简化的代码样例，感谢各位老司机，希望你们的经验能让更多人学习到，发挥最大边际…
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