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Python常见问题
我有一个文本文件，其中包含LIBSVM格式的数据，即如下所示
165475 0:246870 1124384:2 342593:7 1141651:1 297582:1 1186846:1 17725:1 656602:1 463304:1 766612:1 573309:1 290046:1 748198:1 216665:1 950594:2 909004:1 29008:1 105623:1 5018:5 806027:1 1125729:1 757846:1 1023921:2 612980:1 120767:1 51340:1 108172:5 674420:2
其中，第一项（165475）表示数据集的标签，后跟特征向量：weight。该文件包含许多这样的示例。在
我的问题是，假设这些样本是在文本分类问题的上下文中使用的，如果我要为此编写自己的k近邻代码，我如何度量两个样本之间的距离？每个特征的权重如何影响距离？在
我目前正在使用Python，但只要我能理解其中的逻辑，就可以使用任何语言编写代码。 任何帮助都可以谢谢。谢谢提前！在
Tags： 文件数据代码文本距离示例度量格式
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每对都是
index:value的形式。这为每个实体提供了一个非常简单的向量。权重（即value）只是该向量在相应维度（即index）中投影的大小。在相关问题 更多 >
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