faiss是Facebook开源的相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库 faiss不直接提供余弦距离计算，而是提供了欧式距离和点积，利用余弦距离公式，经过L2正则后的向量点积结果即为余弦距离，所以利用faiss计算余弦距离需要先 ...

一、概念 余弦相似度： 余弦距离：1-cos(A,B) 欧式距离： 二、两者之间的关系 当向量的模长是经过归一化的，此时欧氏距离与余弦距离有着单调的关系： 在此场景下，如果选择距离最小（相似度最大）的近邻，那么使用余弦相似度和欧氏距离的结果是相同的。 推导 ...

什么是余弦距离 余弦距离 = 1 - 余弦相似度 余弦相似度计算方法如下 余弦距离的值域 [0, 2] 一般深度学习用余弦相似度作为预测值 什么是欧式距离 欧氏距离与余弦距离的选择 总体来说 欧氏距离体现数值上的绝对差异，而余弦距离体现方向上的相对差异 ...

最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。 这些距离部分直观表示 ...

1 余弦相似度 余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似度为1,当两个向量的夹角是90度时,余弦 ...

原文链接 一、余弦距离 简单来说，余弦相似度，就是计算两个向量间的夹角的余弦值。余弦距离就是用1减去这个获得的余弦相似度。余弦距离取值范围由上面的余弦距离可以知道，余弦距离的取值范围为[0,2] ,这就满足了非负性的性质。 二、欧式距离 欧式距离之前提过了，就是常用的距离计算公式 ...

1）概述 　　两者都是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个体间差异越大； 　　空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。 2）计算公式 　　欧氏距离（也叫欧几里得 ...

在数据分析和挖掘的过程中，为了知道个体间差异的大小，我们需要去评价个体之间的相似性，数据的挖掘方法可以分为分类和聚类，如KNN和KMeans. 而衡量个体差异的方法主要分为两种，距离度量——欧式距离，相似度度量——余弦距离。 1、欧式距离 　　衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明 ...