A koszinusz hasonlóságot általában metrikaként használják távolságméréshez, amikor a vektorok nagysága nem számít. Ez történik például akkor, ha szószámmal jelzett szöveges adatokkal dolgozik.
Mikor használjam a koszinusz hasonlóságot?
A koszinusz hasonlóság egy belső szorzattér két vektora közötti hasonlóságot méri. Ezt a két vektor közötti szög koszinuszával mérjük, és meghatározza, hogy két vektor nagyjából ugyanabba az irányba mutat-e. Gyakran használják a dokumentumok hasonlóságának mérésére szövegelemzésben.
Miért használjunk koszinusz hasonlóságot az euklideszi távolság helyett?
A koszinusz hasonlóság azért előnyös, mert még akkor is, ha a két hasonló dokumentum méretük miatt euklideszi távolságra van egymástól (például a 'tücsök' szó az egyik dokumentumban 50-szer, a másikban 10-szer fordult elő) még mindig van egy kisebb szög közöttük. Minél kisebb a szög, annál nagyobb a hasonlóság.
Mi a különbség a koszinusz hasonlóság és az euklideszi távolság között?
Ebben a cikkben az euklideszi távolság és a koszinusz-hasonlóság formális definícióit tanulmányoztuk. Az euklideszi távolság vektorok közötti különbség L2-normájának felel meg. A koszinusz hasonlóság arányos két vektor pontszorzatával, és fordítottan arányos a nagyságuk szorzatával.
Mi a különbség a koszinusz hasonlóság és a koszinusz távolság között?
Általában az emberek a koszinusz hasonlóságot használják a vektorok közötti hasonlósági mérőszámként. Most a távolság a következőképpen definiálható: 1-cos_similarity. Ez az intuíció az, hogy ha 2 vektor tökéletesen megegyezik, akkor a hasonlóság 1 (szög=0), így a távolság 0 (1-1=0).
