相似性度量(Similarity Measurement)与“距离”(Distance)
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录 ...
原文：相似度度量：欧氏距离与余弦相似度（Similarity Measurement Euclidean Distance Cosine Similarity）
在 机器学习 文本特征提取之词袋模型 Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words 一文中，我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离，了解到各个文本之间的相似程度。当然，还有其他很多相似度度量方式，比如说余弦相似度。 在 皮尔逊相关系数与余弦相似度 Pearson Correlation Coefficient amp Cosine Si ...
2019-01-10 14:54 0 2661 推荐指数：
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余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1，而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的度量。 如何计算 余弦定理 余弦定理是三角形中三边长度与一个角的余弦值（cos ...
spark MLlib 概念 5： 余弦相似度（Cosine similarity）
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