夏日的草原，早晨空气格外清新，我缠着父亲在草原上漫步。幽幽的草香迎面拂来，红艳艳。朝阳正从地平线上冉冉升起，为辽阔的草原镀上一层金色。草叶上的露珠，像镶在翡翠上的珍珠，闪着五颜六色的光华。我看到草丛中夹着许多粉红色、白色、黄色或是蓝色的不知名的花，把草原装扮得十分美丽。
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
* @author yu.guo@okhqb.com
*/
/**
* 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;
}
?>
希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
到此这篇关于PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例就介绍到这了。只有认识自己，才能接受别人。更多相关PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法示例内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！
