1. 幾種相似度 1.1 Jaccard系數 傑卡德系數(Jaccard index) , 又稱為Jaccard相似系數（Jaccard similarity coefficient）,用於比較有限樣本集之間的相似性與差異性。 1.2 余弦相似度 ...

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 ...

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 ...

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 ...

python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv 傑卡德距離(Jaccard Distance) 是用來衡量兩個集合差異性的一種指標，它是傑卡德 相似系數 ...

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 ...

在機器學習中，經常要用到距離和相似性的計算公式，我么要常計算個體之間的差異大小，繼而評價個人之間的差異性和相似性，最常見的就是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法。如利用k-means進行聚類時，判斷個體所屬的類別，要利用距離計算公式計算個體到簇心的距離，如利用KNN進行分類時，計算 ...

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 ...