2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Cosinus-Ähnlichkeit wird im Allgemeinen als Maß für die Entfernungsmessung verwendet, wenn die Größe der Vektoren keine Rolle spielt. Dies geschieht beispielsweise, wenn mit Textdaten gearbeitet wird, die durch Wortzahlen dargestellt werden.
Wann sollte ich Kosinusähnlichkeit verwenden?
Cosinus-Ähnlichkeit misst die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren eines inneren Produktraums. Sie wird durch den Kosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren gemessen und bestimmt, ob zwei Vektoren ungefähr in die gleiche Richtung zeigen. Es wird häufig verwendet, um die Ähnlichkeit von Dokumenten in der Textanalyse. zu messen
Warum Kosinus-Ähnlichkeit anstelle der euklidischen Distanz verwenden?
Die Kosinus-Ähnlichkeit ist vorteilhaft, denn selbst wenn die beiden ähnlichen Dokumente aufgrund der Größe um den euklidischen Abstand weit voneinander entfernt sind (wie das Wort „Cricket“50 Mal in einem Dokument und 10 Mal in einem anderen vorkommt), könnten sie es tun haben immer noch einen kleineren Winkel zwischen ihnen. Je kleiner der Winkel, desto größer die Ähnlichkeit.
Was ist der Unterschied zwischen Kosinusähnlichkeit und euklidischer Distanz?
In diesem Artikel haben wir die formalen Definitionen der euklidischen Distanz und der Kosinusähnlichkeit untersucht. Der euklidische Abstand entspricht der L2-Norm einer Differenz zwischen Vektoren. Die Kosinusähnlichkeit ist proportional zum Skalarprodukt zweier Vektoren und umgekehrt proportional zum Produkt ihrer Beträge.
Was ist der Unterschied zwischen Kosinusähnlichkeit und Kosinusabstand?
Normalerweise verwenden Menschen die Kosinus-Ähnlichkeit als Ähnlichkeitsmetrik zwischen Vektoren. Nun kann der Abstand als 1-cos_similarity definiert werden. Die Intuition dahinter ist, dass, wenn 2 Vektoren vollkommen gleich sind, die Ähnlichkeit 1 ist (Winkel=0) und somit der Abstand 0 ist (1-1=0).
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