Kosinusna sličnost općenito se koristi kao metrika za mjerenje udaljenosti kada veličina vektora nije važna. To se događa, na primjer, kada radite s tekstualnim podacima predstavljenim brojem riječi.
Kada trebam koristiti kosinusnu sličnost?
Kosinusna sličnost mjeri sličnost između dva vektora unutarnjeg prostora proizvoda. Mjeri se kosinusom kuta između dva vektora i određuje jesu li dva vektora usmjerena u približno istom smjeru. Često se koristi za mjerenje sličnosti dokumenata u analizi teksta.
Zašto koristiti kosinusnu sličnost umjesto Euklidske udaljenosti?
Kosinusna sličnost je korisna jer čak i ako su dva slična dokumenta udaljena euklidskom udaljenosti zbog veličine (kao, riječ 'cvrčak' pojavila se 50 puta u jednom dokumentu i 10 puta u drugom), mogli bi još uvijek imaju manji kut između njih. Manji kut, veća sličnost.
Koja je razlika između kosinusne sličnosti i Euklidske udaljenosti?
U ovom članku proučavali smo formalne definicije euklidske udaljenosti i kosinusne sličnosti. Euklidska udaljenost odgovara L2-normi razlike između vektora. Kosinusna sličnost proporcionalna je točkastom umnošku dvaju vektora i obrnuto proporcionalna umnošku njihovih veličina.
Koja je razlika između kosinusne sličnosti i kosinusne udaljenosti?
Obično ljudi koriste kosinusnu sličnost kao metriku sličnosti između vektora. Sada se udaljenost može definirati kao 1-cos_similarity. Intuicija iza ovoga je da ako su 2 vektora savršeno ista, onda je sličnost 1 (kut=0) i stoga je udaljenost 0 (1-1=0).
