1.余弦距離 適用場景：余弦相似度衡量的是維度間取值方向的一致性，注重維度之間的差異，不注重數值上的差異。 舉例：如某T恤從100塊降到了50塊（A(100,50)），某西裝從1000塊降到了500塊（B(1000,500)），那么T恤和西裝都是降價了50%，兩者的價格變動趨勢一致，可以用余弦 ...

余弦相似度： 兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成坐標系中兩個 點 ，來計算兩點之間的 距離 ； 后者是看成坐標系中兩個 向量 ，來計算兩向量之間的 夾角 。 前者因為是 點 ，所以一般指 ...

1 余弦相似度 余弦相似度是通過測量兩個向量之間的夾角的余弦值來度量他們之間的一個相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大於1,最小值是-1,從而兩個向量之間角度的余弦值確定了兩個向量是否指向同一個方向.兩個向量的指向相同時,余弦相似度為1,當兩個向量的夾角是90度時,余弦 ...

一、概念 余弦相似度： 余弦距離：1-cos(A,B) 歐式距離： 二、兩者之間的關系 當向量的模長是經過歸一化的，此時歐氏距離與余弦距離有着單調的關系： 在此場景下，如果選擇距離最小（相似度最大）的近鄰，那么使用余弦相似度和歐氏距離的結果是相同的。 推導 ...

什么是余弦距離 余弦距離 = 1 - 余弦相似度 余弦相似度計算方法如下 余弦距離的值域 [0, 2] 一般深度學習用余弦相似度作為預測值 什么是歐式距離 歐氏距離與余弦距離的選擇 總體來說 歐氏距離體現數值上的絕對差異，而余弦距離體現方向上的相對差異 ...

在數據分析和挖掘的過程中，為了知道個體間差異的大小，我們需要去評價個體之間的相似性，數據的挖掘方法可以分為分類和聚類，如KNN和KMeans. 而衡量個體差異的方法主要分為兩種，距離度量——歐式距離，相似度度量——余弦距離。 1、歐式距離 　　衡量個體在空間上存在的距離，距離越遠說明 ...

1、余弦距離 余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。 向量，是多維空間中有方向的線段，如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那么這兩個向量就相近。而要確定兩個向量方向是否一致，這就要用到余弦定理計算向量的夾角。 余弦定理描述了三角形 ...

原文鏈接 一、余弦距離 簡單來說，余弦相似度，就是計算兩個向量間的夾角的余弦值。余弦距離就是用1減去這個獲得的余弦相似度。余弦距離取值范圍由上面的余弦距離可以知道，余弦距離的取值范圍為[0,2] ,這就滿足了非負性的性質。 二、歐式距離 歐式距離之前提過了，就是常用的距離計算公式 ...