<\/p>\n
L’ indice di somiglianza Jaccard<\/strong> \u00e8 una misura della somiglianza tra due set di dati.<\/span><\/p>\n Sviluppato da Paul Jaccard<\/a> , l’indice varia da 0 a 1. Quanto pi\u00f9 si avvicina a 1, tanto pi\u00f9 simili sono i due set di dati.<\/span><\/p>\n L’indice di somiglianza di Jaccard \u00e8 calcolato come segue:<\/span><\/p>\n Somiglianza di Jaccard<\/strong> = (numero di osservazioni in entrambi gli insiemi) \/ (numero in entrambi gli insiemi)<\/span><\/p>\n Oppure, scritto in forma di notazione:<\/span><\/p>\n J(A, B) =<\/strong> |A\u2229B| \/ |A\u222aB|<\/span><\/p>\n Se due set di dati condividono esattamente gli stessi membri, il loro indice di somiglianza Jaccard sar\u00e0 1. Al contrario, se non hanno membri in comune, la loro somiglianza sar\u00e0 0.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come calcolare l’indice di somiglianza Jaccard per alcuni set di dati diversi.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti due insiemi di dati:<\/span><\/p>\n Per calcolare la somiglianza di Jaccard tra loro, troviamo prima il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi, quindi dividiamo per il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi:<\/span><\/p>\n L’indice di somiglianza di Jaccard risulta essere 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti due insiemi di dati:<\/span><\/p>\n Per calcolare la somiglianza di Jaccard tra loro, troviamo prima il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi, quindi dividiamo per il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi:<\/span><\/p>\n L’indice di somiglianza di Jaccard risulta essere 0<\/strong> . Ci\u00f2 indica che i due set di dati non condividono alcun membro comune.<\/span><\/p>\n Tieni presente che possiamo anche utilizzare l’indice di somiglianza Jaccard per set di dati contenenti caratteri anzich\u00e9 numeri.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo di avere i seguenti due set di dati:<\/span><\/p>\n Per calcolare la somiglianza di Jaccard tra loro, troviamo prima il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi, quindi dividiamo per il numero totale di osservazioni in entrambi gli insiemi:<\/span><\/p>\n L’indice di somiglianza di Jaccard risulta essere 0,142857<\/strong> . Essendo questo numero piuttosto basso, ci\u00f2 indica che i due insiemi sono abbastanza diversi.<\/span><\/p>\n La<\/span> distanza Jaccard<\/strong> misura la dissomiglianza<\/i> tra due set di dati e viene calcolata come segue:<\/span><\/span><\/p>\n Distanza Jaccard = 1 \u2013 Somiglianza Jaccard<\/span><\/p>\n Questa misurazione ci d\u00e0 un’idea di quanto siano diversi due insiemi di dati o di quanto siano diversi<\/em> .<\/span><\/p>\n Ad esempio, se due set di dati hanno una somiglianza Jaccard dell’80%, avranno una distanza Jaccard pari a 1 \u2013 0,8 = 0,2 o 20%.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come calcolare la somiglianza di Jaccard utilizzando diversi software statistici:<\/span><\/p>\n Come calcolare la somiglianza di Jaccard in R<\/a> L’ indice di somiglianza Jaccard \u00e8 una misura della somiglianza tra due set di dati. Sviluppato da Paul Jaccard , l’indice varia da 0 a 1. Quanto pi\u00f9 si avvicina a 1, tanto pi\u00f9 simili sono i due set di dati. L’indice di somiglianza di Jaccard \u00e8 calcolato come segue: Somiglianza di Jaccard = (numero […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio 1: somiglianza con Jaccard<\/strong><\/span><\/h3>\n
A = [0, 1, 2, 5, 6, 8, 9]\nB = [0, 2, 3, 4, 5, 7, 9]<\/strong><\/pre>\n
\n
Esempio 2: somiglianza con Jaccard (continua)<\/strong><\/span><\/h3>\n
C = [0, 1, 2, 3, 4, 5]\nD = [6, 7, 8, 9, 10]<\/strong><\/pre>\n
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Esempio 3: somiglianza di Jaccard per i personaggi<\/strong><\/span><\/h3>\n
E = ['cat', 'dog', 'hippo', 'monkey']\nF = ['monkey', 'rhino', 'ostrich', 'salmon']<\/strong><\/pre>\n
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La distanza Jaccard<\/strong><\/span><\/h3>\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare la somiglianza di Jaccard in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"