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參考鏈接：https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間 ...

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 ...

1.Pytorch計算公式 a,b為兩個張量，且a.size=(B,N,3)，b.size()=(B,M,3)，計算a中各點到b中各點的距離，返回距離張量c，c.size()=(B,N,M)。不考慮Batch時，可以將理解：c的第i行j列的值表示a中第i個點到b中第j個點的距離 ...

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 ...

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 ...

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