機器學習_歐式距離和餘弦相似度的對比

阿新 • • 發佈：2019-01-17

【1】因為沒有示例自己去操作什麼情況下用餘弦距離，所以有點不透徹，用到再來複習

【2】兩者主要差距

1.餘弦距離更加註重在兩個方向上的差異大小，對絕對的數值不敏感，更多的用於使用使用者對內容評分來區分興趣的相似度和差異，同時修正了使用者間可能存在的度量標準不統一的問題（因為餘弦距離對絕對數值不敏感）。

2.歐氏距離能夠體現個體數值特徵的絕對差異，所以更多的用於需要從維度的數值大小中體現差異的分析

【1】因為沒有示例自己去操作什麼情況下用餘弦距離，所以有點不透徹，用到再來複習【2】兩者主要差距 1.餘弦距離更加註重在兩個方向上的差異大小，對絕對的數值不敏感，更多的用於使用使用者對內容評分來區分興趣的相似度和差異，同時修正了使用者間可能存在的度量標準

來自：http://www.mtcnn.com >>> import numpy >>> vec1=[[1,1,1],[2,2,2]] >>> vec2=[[2,2,2],[1,1,1]] >>> vec1=numpy.

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：前者是看成座標系中兩個點，來計算兩點之間的距離；後者是看成座標系中兩個向量，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；後者因為是

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：前者是看成座標系中兩個點，來計算兩點之間的距離；後者是看成座標系中兩個向量，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；後者因為是向量，所以

歐氏距離在歐幾里得空間裡面，點x =(x1,…,xn)和 y =(y1,…,yn)的歐幾里得距離為：歐幾里得距離關注的是同一個維度裡面，數值之間的差異。當不同維度的刻度差異較大，比如身高（m）和體重（kg），如果使用這兩個單位，歐式距離的變現出來的差

先看看二者定義，給定兩個n維向量A,B: A=(a1,a2,…,an)A = (a_1, a_2, \ldots ,a_n)A=(a1,a2,…,an) B=(b1,b2,…,bn)B = (b_1, b_2, \ldots ,b_n)B=(b1,b2

本文主要講一下文字相似度計算的幾個距離公式，主要包括：歐氏距離、餘弦相似度、Jaccard距離、編輯距離。距離計算在文字很多場景下都可以用到，比如：聚類、K近鄰、機器學習中的特徵、文字相似度等等。接下來就一一介紹一下：假設兩個文字X=(x1, x2, x3,...xn)

之前相似度計算很模糊，趁著休息總結一下，以便使用時更針對業務需要。餘弦相似度公式中p和q是兩個向量。餘弦相似度需要對兩個向量的長度做歸一化，然後度量兩個向量的方向，與向量的長度無關。也就是說，兩個向量只要方向一致，無論長度、程度如何，都視作“相似”。即“餘弦相

概述:餘弦相似度是通過測量兩個向量點積空間夾角的餘弦值來判斷相似性。0°角的餘弦值是1，90°為0，餘弦值大小在[-1,1]區間。數學原理: 向量:空間中有兩個點原點O和點A，OA(O指向A)就是一個向量，向量是有長度有方向的。點積(內積):

轉載自：http://www.cnblogs.com/chaosimple/archive/2013/06/28/3160839.html 餘弦相似度公式：歐式距離公式：二維空間的公式 (2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距

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