大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
Jaccard（杰卡德）系数主要用于计算样本间的相似度。Jaccard系数的计算方式为：样本交集个数和样本并集个数的比值，用J(A,B)表示。公式为：
这里写图片描述
jaccard系数相反的即为jaccard距离，用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个样本之间的相似度，公式为：
这里写图片描述
Jaccard系数主要的应用的场景有
1.过滤相似度很高的新闻，或者网页去重
2.考试防作弊系统
3.论文查重系统
举个栗子:
集合A = {a, b, c, d}
集合B = {c, d, e, f}
A∩B = {c, d}
A∪B = {a, b, c, d, e, f}
交集中有2个元素，并集中有6个元素，因此：
杰卡德系数为：J(A,B) = 2/6 = 1/3
杰卡德距离为：1 – J(A,B) = 2/3
———————
作者：EchoShelter
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_26710805/article/details/79855226
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/167610.html原文链接：https://javaforall.cn
【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...
