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C 中计算稀疏相似度的方法：使用K-最近邻算法
资料介绍
【资源说明】
这段代码使用K-最近邻算法来计算稀疏向量的相似度。首先定义两个稀疏向量，然后使用KNN算法找到向量之间的距离，并根据距离对向量进行排序。最后，统计了向量中不在最近k个邻居中的点的数量，并使用这个比例来评估相似度。这种方法的一个主要假设是数据是稀疏的，如果数据非常密集，这种方法可能就不太准确了。在实际应用中，你可能需要根据你的具体需求来调整这个方法。
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| 文件名 | 大小 |
| C中使用KNN算法计算稀疏向量相似度的方法.docx | 12K |
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