<\/p>\n
O \u00edndice de similaridade de Jaccard<\/strong> \u00e9 uma medida da similaridade entre dois conjuntos de dados.<\/span><\/p>\n Desenvolvido por Paul Jaccard<\/a> , o \u00edndice varia de 0 a 1. Quanto mais pr\u00f3ximo de 1, mais semelhantes s\u00e3o os dois conjuntos de dados.<\/span><\/p>\n O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Similaridade de Jaccard<\/strong> = (n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es em ambos os conjuntos) \/ (n\u00famero em qualquer conjunto)<\/span><\/p>\n Ou, escrito em forma de nota\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n J(A,B) =<\/strong> |A\u2229B| \/ |A\u222aB|<\/span><\/p>\n Se dois conjuntos de dados compartilharem exatamente os mesmos membros, seu \u00edndice de similaridade de Jaccard ser\u00e1 1. Por outro lado, se n\u00e3o tiverem membros em comum, sua similaridade ser\u00e1 0.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como calcular o \u00edndice de similaridade de Jaccard para alguns conjuntos de dados diferentes.<\/span><\/p>\n Suponha que tenhamos os seguintes dois conjuntos de dados:<\/span><\/p>\n Para calcular a similaridade de Jaccard entre eles, primeiro encontramos o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em ambos os conjuntos e depois dividimos pelo n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em qualquer conjunto:<\/span><\/p>\n O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Suponha que tenhamos os seguintes dois conjuntos de dados:<\/span><\/p>\n Para calcular a similaridade de Jaccard entre eles, primeiro encontramos o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em ambos os conjuntos e depois dividimos pelo n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em qualquer conjunto:<\/span><\/p>\n O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 0<\/strong> . Isso indica que os dois conjuntos de dados n\u00e3o compartilham nenhum membro comum.<\/span><\/p>\n Observe que tamb\u00e9m podemos usar o \u00edndice de similaridade de Jaccard para conjuntos de dados contendo caracteres em vez de n\u00fameros.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponha que temos os dois conjuntos de dados a seguir:<\/span><\/p>\n Para calcular a similaridade de Jaccard entre eles, primeiro encontramos o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em ambos os conjuntos e depois dividimos pelo n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em qualquer conjunto:<\/span><\/p>\n O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 0,142857<\/strong> . Sendo este n\u00famero bastante baixo, isso indica que os dois conjuntos s\u00e3o bastante diferentes.<\/span><\/p>\n A<\/span> dist\u00e2ncia Jaccard<\/strong> mede a dissimilaridade<\/i> entre dois conjuntos de dados e \u00e9 calculada da seguinte forma:<\/span><\/span><\/p>\n Dist\u00e2ncia de Jaccard = 1 \u2013 Semelhan\u00e7a de Jaccard<\/span><\/p>\n Essa medi\u00e7\u00e3o nos d\u00e1 uma ideia de qu\u00e3o diferentes s\u00e3o ou qu\u00e3o diferentes<\/em> s\u00e3o dois conjuntos de dados.<\/span><\/p>\n Por exemplo, se dois conjuntos de dados tiverem uma similaridade Jaccard de 80%, ent\u00e3o eles ter\u00e3o uma dist\u00e2ncia Jaccard de 1 \u2013 0,8 = 0,2 ou 20%.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como calcular a similaridade de Jaccard usando diferentes softwares estat\u00edsticos:<\/span><\/p>\n Como calcular a similaridade de Jaccard em R<\/a> O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 uma medida da similaridade entre dois conjuntos de dados. Desenvolvido por Paul Jaccard , o \u00edndice varia de 0 a 1. Quanto mais pr\u00f3ximo de 1, mais semelhantes s\u00e3o os dois conjuntos de dados. O \u00edndice de similaridade de Jaccard \u00e9 calculado da seguinte forma: Similaridade de Jaccard […]<\/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":[],"class_list":["post-1312","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo 1: semelhan\u00e7a de 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
Exemplo 2: semelhan\u00e7a de Jaccard (continua\u00e7\u00e3o)<\/strong><\/span><\/h3>\n
C = [0, 1, 2, 3, 4, 5]\nD = [6, 7, 8, 9, 10]<\/strong><\/pre>\n
\n
Exemplo 3: semelhan\u00e7a de Jaccard para personagens<\/strong><\/span><\/h3>\n
E = ['cat', 'dog', 'hippo', 'monkey']\nF = ['monkey', 'rhino', 'ostrich', 'salmon']<\/strong><\/pre>\n
\n
A dist\u00e2ncia de Jaccard<\/strong><\/span><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a similaridade de Jaccard em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"