C# 矩阵中每行的余弦相似性

我有一个名为vectors[I][j]的矩阵。我想计算每一行之间的余弦相似性。比如这个矩阵

    1 0 1 0 1 0 0
v=  0 0 1 1 1 0 1
    1 1 0 0 1 0 1

我想在第1行和第2行、第1行和第3行、第2行和第3行之间进行相似性计算。如果第1行和第2行之间的相似性分别等于0.6，其他分别等于0.5和0.4，则更进一步。我想在这些行中的每个元素（e=！0）上加上这个值，并得到这样的最终矩阵

    2.1    0    2.1   0   2.1    0    0
v=  0      0     2    2    2     0    2
    1.9   1.9    0    0   1.9    0   1.9

这是我定义和填写矩阵的代码部分

string text = Request.Form["TextBox1"]; ; // text
            string[] textInArray = text.Split(new char[] { '.' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
            int[,] vectors = new int[textInArray.Length, keywords.Length];

            for (int i = 0; i < textInArray.Length; i++)
            {
                string[] words = textInArray[i].Split(' ');
                for (int j = 0; j < keywords.Length; j++)
                {
                    foreach (var word in words)
                    {
                        if (word.Contains(keywords[j]))
                        {
                            vectors[i, j]++;
                        }
                    }
                }
            }

string text=Request.Form[“TextBox1”]；//文本
string[]textInArray=text.Split（新字符[]{.'.}，StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries）；
int[，]vectors=newint[textInArray.Length，keywords.Length]；
for（int i=0；i

这是我计算相似性的代码，但我认为它不完整，我有错误，我不知道如何在当前两行的元素上添加这个值

for(i=1 i<matrix.GetLength(0) i++){
   for(j=1 j<matrix.GetLength(0) j++){
            dot += vectors[i] * vectors[j];
            mag1 += Math.Pow(vectors[i], 2);
            mag2 += Math.Pow(vectors[j], 2);
        }

        float M= dot / (Math.Sqrt(mag1) * Math.Sqrt(mag2));  

}
}

---

for（i=1）i分解你的解决方案！提取
相似性
方法

private static double Similarity(double[] left, double[] right) {
  double ab = 0.0;
  double aa = 0.0;
  double bb = 0.0;

  for (int i = 0; i < left.length; ++i) {
    aa += left[i] * left[i];
    ab += left[i] * right[i];
    bb += right[i] * right[i]; 
  }

  // do not forget degenerated cases: all-zeroes vectors 
  if (aa == 0) 
    return bb == 0 ? 1.0 : 0.0;
  else if (bb == 0) 
    return 0.0;
  else
    return ab / Math.Sqrt(aa) / Math.Sqrt(bb);
}


分解您的解决方案！提取
相似性
方法

private static double Similarity(double[] left, double[] right) {
  double ab = 0.0;
  double aa = 0.0;
  double bb = 0.0;

  for (int i = 0; i < left.length; ++i) {
    aa += left[i] * left[i];
    ab += left[i] * right[i];
    bb += right[i] * right[i]; 
  }

  // do not forget degenerated cases: all-zeroes vectors 
  if (aa == 0) 
    return bb == 0 ? 1.0 : 0.0;
  else if (bb == 0) 
    return 0.0;
  else
    return ab / Math.Sqrt(aa) / Math.Sqrt(bb);
}


删除的asp.net标记作为问题似乎与asp.net没有任何关系，添加的C#删除的asp.net标记作为问题似乎与asp.net没有任何关系，添加的C#对于linedouble sim12=相似性（..），我得到这个错误“内的索引数错误；预期为2”你认为这是因为我一开始就这样定义了我的矩阵吗？int[，]vectors=new int[textInArray.Length，keywords.Length]；@:dpointtt：是的。如果你在问题
vectors[I][j]
中有矩阵，即数组，我的代码就可以了；但是如果你真的把它放到
int[，]向量
即2D数组，我的代码无法使用。数组的数组（也称为杂凑数组）要比2D的灵活得多@:dpointttt:但是，主要原则是一样的：提取矩阵的任何表示形式。感谢你的快速回答，我如何在a中更改我的矩阵，而这将与你发布的方法一起使用我尝试了这个方法，但不起作用；int[][]向量=新的int[textinaray.Length，keywords.Length]；或double[][]向量=新的double[textinaray.Length][keywords.Length]；我已经添加了我定义矩阵的代码部分到第一个POST中，我得到了这个错误，linedouble sim12=相似性（..）的错误“索引数错误”；预期为2”你认为这是因为我一开始就这样定义了我的矩阵吗？int[，]vectors=new int[textInArray.Length，keywords.Length]；@:dpointtt：是的。如果你在问题
vectors[I][j]
中有矩阵，即数组，我的代码就可以了；但是如果你真的把它放到
int[，]向量
即2D数组，我的代码无法使用。数组的数组（也称为杂凑数组）要比2D的灵活得多@:dpointttt:但是，主要原则是一样的：提取矩阵的任何表示形式。感谢你的快速回答，我如何在a中更改我的矩阵，而这将与你发布的方法一起使用我尝试了这个方法，但不起作用；int[][]向量=新的int[textInArray.Length，keywords.Length]；或double[][]向量=新的double[textInArray.Length][keywords.Length]；我已经在第一篇文章中添加了定义矩阵的代码部分
private static double Similarity(double[,] matrix, int left, int right) {
  double ab = 0.0;
  double aa = 0.0;
  double bb = 0.0;

  for (int i = 0; i < matrix.GetLength(1); ++i) {
    aa += matrix[left, i] * matrix[left, i];
    ab += matrix[left, i] * matrix[right, i];
    bb += matrix[right, i] * matrix[right, i]; 
  }

  if (aa == 0) 
    return bb == 0 ? 1.0 : 0.0;
  else if (bb == 0) 
    return 0.0;
  else
    return ab / Math.Sqrt(aa) / Math.Sqrt(bb);
}

double sim12 = Similarity(vectors, 0, 1);
double sim23 = Similarity(vectors, 1, 2);
double sim13 = Similarity(vectors, 0, 2);