机器学习——欧式距离和余弦距离
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 ...
原文：机器学习之余弦距离（Cosine Dsitance）
相关文章链接：算法文章汇总 余弦距离 也称为余弦相似度 ： 用向量空间中两个向量夹角的余弦值 作为衡量两个个体 间差异的大小的度量。向量：多维空间中有方向的线段，如果两个向量的 方向一致，即夹角接 近零，那么这两个向量就相近 。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向 量的夹角。 余弦定理描述了 三角形中任何一个夹角和三个边的关系 。给定三角形的三条边，可以使用余弦定理求出三角形各 ...
2022-01-20 14:39 0 794 推荐指数：
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深度学习之欧式距离和余弦距离
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