相似度計算(余弦距離/歐式距離)
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 ...
原文：計算兩向量的歐式距離，余弦相似度
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，所以一般指位置上的差別，即距離 后者因為是向量，所以一般指方向上的差別，即所成夾角。 如下圖所示： 數據項A和B在坐標圖中當做點時，兩者相似度為距離dist A,B ，可 ...
2017-07-06 17:42 0 1587 推薦指數：
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