數學概念，主要給出常用的相似度算法代碼實現，並且同一算法有多種實現方式。 歐幾里得距離 ...

http://cucmakeit.github.io/2014/11/13/%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A ...

向量余弦相似度 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。 余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，夾角等於0，即兩個向量相等，這就叫"余弦相似性"。 上圖兩個向量a,b的夾角很小可以說a向量和b向量有很高 ...

在分類聚類算法,推薦系統中,常要用到兩個輸入變量(通常是特征向量的形式)距離的計算,即相似性度量.不同相似性度量對於算法的結果,有些時候,差異很大.因此,有必要根據輸入數據的特征,選擇一種合適的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T為兩個輸入向量 ...

之前《皮爾遜相關系數（Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r）》一文介紹了皮爾遜相關系數。那么，皮爾遜相關系數（Pearson Correlation Coefficient）和余弦相似度（Cosine Similarity）之間有什么關聯 ...

相似度就是比較兩個事物的相似性。一般通過計算事物的特征之間的距離，如果距離小，那么相似度大；如果距離大，那么相似度小。 問題定義：有兩個對象X,Y,都包含N維特征，X=(x1,x2,x3,...,xn),Y=(y1,y2,y3,...,yn),計算X和Y的相似性。 閔可夫斯基距離 ...

。 先說結論: 皮爾遜相關系數是余弦相似度在維度值缺失情況下的一種改進, 皮爾遜相 ...