余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a540be60100vjae.html 图像相似度计算 (2011-12-13 22:16:23) 转载▼ 标签： 图像 相似 svd ...

Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)： 距离度量： 1、Euclidean Distance(欧式距离) 2、ManhattanDistance(曼哈顿距离) 3、Chebyshev Distance(切比雪夫距离 ...

　　在机器学习中，通常会碰到相似度衡量的问题，而且广泛用于数据挖掘的分类和聚类中，描述个体之间的差异大小的方式有很多，这篇博客总结的比较全面：http://blog.csdn.net/sp_programmer/article/details/40889103 　　 　　然而具体到衡量用户相似 ...

明氏距离(Minkowski Distance) \[d(x,y)=(\sum_{k=1}^n|x_k-y_k|^s)^{1\over s} \] s越大,某一维上的较大差异对最终差值的影 ...

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词语相似度计算 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　当事物可以计算的时候就产生了智能 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　----Alert 一、词语相似度 　　词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索 ...

一、定义 余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋近于0度，余弦值越接近于1，它们的方向更加吻合，则越相似。当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。当余弦值为0时，两向量正交，夹角为90度。因此可以看出 ...