PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例

　　本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

　　关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科：余弦相似度

　　 <?php /** * 数据分析引擎 * 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。 * 求出分析向量与基准向量的余弦值*/ /** * 获得向量的模 * @param unknown_type $array 传入分析数据的基准点的N维向量。eg:array(1,1,1,1,1); */ function getMarkMod($arrParam){ $strModDouble = 0; foreach($arrParam as $val){ $strModDouble += $val * $val; } $strMod = sqrt($strModDouble); //是否需要保留小数点后几位 return $strMod; } /** * 获取标杆的元素个数 * @param unknown_type $arrParam * @return number */ function getMarkLenth($arrParam){ $intLenth = count($arrParam); return $intLenth; } /** * 对传入数组进行索引分配，基准点的索引必须为k，求夹角的向量索引必须为 j. * @param unknown_type $arrParam * @param unknown_type $index * @ruturn $arrBack */ function handIndex($arrParam, $index = k){ foreach($arrParam as $key => $val){ $in = $index.$key; $arrBack[$in] = $val; } return $arrBack; } /** * * @param unknown_type $arrMark标杆向量数组（索引被处理过） * @param unknown_type $arrAnaly 分析向量数组 （索引被处理过） array(j0=>1,j1=>2....) * @param unknown_type $strMarkMod标杆向量的模 * @param unknown_type $intLenth 向量的长度 */ function getCosine($arrMark, $arrAnaly, $strMarkMod ,$intLenth){ $strVector = 0; $strCosine = 0; for($i = 0; $i < $intLenth; $i++){ $strMarkVal = $arrMark[k.$i]; $strAnalyVal = $arrAnaly[j.$i]; $strVector += $strMarkVal * $strAnalyVal; } $arrAnalyMod = getMarkMod($arrAnaly); //求分析向量的模 $strFenzi = $strVector; $strFenMu = $arrAnalyMod * $strMarkMod; $strCosine = $strFenzi / $strFenMu; if(0 !== (int)$strFenMu){ $strCosine = $strFenzi / $strFenMu; } return $strCosine; } ?>

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　　希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。