相似性分析之Jaccard相似系数

Jaccard, 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大，样本相似度越高

公式：

假设arr1 = [11, 2, 3, 8, 10, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ，长度为21

假设arr2 = [9, 4, 4, 6, 6, 1, 3, 1, 0, 0, 4, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，长度为21

则arr1，arr2的公共部分arr_common = [3,0,0,0,1,0,0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]， 长度为14

arr1，arr2的相似度为：14 / (21+21-14) = 0.5

 def get_Jaccard(arr1,arr2):
     common = 0
     # 计算公共相似值的个数
     for item in arr1:
         if item in arr2:
             common += 1
     if common==0:
         return 0
     print(common)
     return float(common/(len(arr1) + len(arr2) - common))

 a1 = [11, 2, 3, 8, 10, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
 a2 = [9, 4, 4, 6, 6, 1, 3, 1, 0, 0, 4, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
 res = get_Jaccard(a1,a2)
 print(res)

测试结果：