引入

衡量两个序列的相似度，可以用马氏距离，欧氏距离等距离公式来度量。

但对两个字符串，比如kitten与sitting的相似度是多少？

如果是两个等长字符串，也可以用one-hot对每个字母编码，然后用马氏、欧式距离也可以计算。但对不等长的两个字符串，怎么计算相似度呢？

更一般的说法，如何计算两个不等长数组的相似度呢？

莱文斯坦（Levenshtein）距离

莱文斯坦距离就用是来解决这个问题的。先看它的公式：

其中a，b是两个数组（字符串），i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b（或将b变成a），所需要做的最少次数的变换。

举个例子，字符串”kitten”与”sitting”的莱文斯坦距离是3, 应为将一个字符串变为另一个字符串，最小需要做三次变换:

• kitten → sitten (字符k变为s)
• sitten → sittin (字符e变成i)
• sittin → sitting (在末尾插入字符g)

python实现

莱文斯坦距离的python模块在这里https://github.com/ztane/python-Levenshtein/，它同时支持python2和python3。

（1）安装Levenshtein模块

pip install python-Levenshtein

（2）计算两个字符串的相似度

import Levenshtein
s1 = 'kitten'
s2 = 'sitting'ratio = Levenshtein.ratio(s1, s2)
dist = Levenshtein.distance(s1, s2)
print('ratio={0}, dist={1}'.format(ratio, dist))
# ratio=0.6153846153846154, dist=3

（3）计算两个字符串list的相似度

import Levenshtein
a = ['1','2','3','4','5']
b = ['2','3','4']Levenshtein.seqratio(a, b)# 0.75

我在github这里（https://github.com/ybdesire/machinelearning/blob/master/ml_related_alg/levenshtein_distance.ipynb）给出了完整示例代码。

安装：

1. 安装pip，参考博客：

   1	http: / / www.cnblogs.com / qiernonstop / p / 3449141.html

2. 下载python-Levenshtein，并解压文件：

   1	https: / / pypi.python.org / packages / source / p / python - Levenshtein / python - Levenshtein - 0.12 . 0.tar .gz

3. 下载VCForPython并安装：

   1	链接: http: / / pan.baidu.com / s / 1bngDiWZ  密码: xi2

4. 使用命令行pip进入python-Levenshtein文件夹，执行：

   1	python setup.py instal

5. 测试是否安装成功：

   1 2	import  Levenshtein print  Levenshtein.distance( "abc" , "ac" )

我的安装过程：

到 https://github.com/ztane/python-Levenshtein/ 下载源码，进入目录执行 py setup.py install 指令

（如果安装时提示缺少vc9的库，去提示的网址下载就行）