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Der euklidische Abstand entspricht dem L2-Norm eines Unterschieds zwischen den Vektoren. Die Kosinusähnlichkeit ist proportional zum Punktprodukt von zwei Vektoren und umgekehrt proportional zum Produkt ihrer Größen.
- Warum die Ähnlichkeit der Kosinus besser ist als die euklidische Entfernung?
- Ist euklidische Entfernung genauso wie die Ähnlichkeit der Cosinus?
- Ist eine Kosinusentfernung wie die euklidische Entfernung?
- Wann sollten Sie Cosinus -Ähnlichkeit verwenden??
Warum die Ähnlichkeit der Kosinus besser ist als die euklidische Entfernung?
Die Ähnlichkeit der Kosinus ist von Vorteil, denn selbst wenn die beiden ähnlichen Datenobjekte aufgrund der Größe von der euklidischen Entfernung weit voneinander entfernt sind, könnten sie immer noch einen kleineren Winkel zwischen ihnen haben. Kleiner der Winkel, höher die Ähnlichkeit.
Ist euklidische Entfernung genauso wie die Ähnlichkeit der Cosinus?
Einschränkung: Für normalisierte Vektoren (Einheitsvektoren) sind die Ähnlichkeit und die euklidische Entfernung im Cosinus im Wesentlichen gleichwertig (minimieren Sie eine gleichwertig der Maximierung des anderen). Dies liegt daran.
Ist eine Kosinusentfernung wie die euklidische Entfernung?
Obwohl die Größe (Länge) der Vektoren unterschiedlich ist, zeigt die Ähnlichkeitsmessung des Kosinus, dass OA OB ähnlicher ist als zu OC. Wie aus der obigen Ausgabe ersichtlich ist, ist das Kosinus -Ähnlichkeitsmaß besser als der euklidische Abstand.
Wann sollten Sie Cosinus -Ähnlichkeit verwenden??
2.4.
Die Ähnlichkeit der Kosinus misst die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren eines inneren Produktraums. Es wird durch den Cosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren gemessen und bestimmt, ob zwei Vektoren in ungefähr die gleiche Richtung zeigen. Es wird häufig verwendet, um die Ähnlichkeit der Dokumente in der Textanalyse zu messen.
