faiss是Facebook開源的相似性搜索庫，為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類，支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫 faiss不直接提供余弦距離計算，而是提供了歐式距離和點積，利用余弦距離公式，經過L2正則后的向量點積結果即為余弦距離，所以利用faiss計算余弦距離需要先 ...

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 ...

最近剛好用到距離相關的知識，於是過來回顧記錄一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉歐拉公式了，從小到大使用的最多的距離公式，比如兩點之間的距離、點到直線的距離等。 如今，在機器學習等領域，還有一些其他的公式也應用的非常廣，例如曼哈頓距離、余弦距離、馬氏距離等。 這些距離部分直觀表示 ...

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 ...

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 ...

1）概述 　　兩者都是評定個體間差異的大小的。歐幾里得距離度量會受指標不同單位刻度的影響，所以一般需要先進行標准化，同時距離越大，個體間差異越大； 　　空間向量余弦夾角的相似度度量不會受指標刻度的影響，余弦值落於區間[-1,1]，值越大，差異越小。 2）計算公式 　　歐氏距離（也叫歐幾里得 ...

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 ...