Косинусное сходство обычно используется в качестве метрики для измерения расстояния, когда величина векторов не имеет значения. Это происходит, например, при работе с текстовыми данными, представленными количеством слов.
Когда следует использовать косинусное сходство?
Косинусное сходство измеряет сходство между двумя векторами пространства внутреннего произведения. Он измеряется косинусом угла между двумя векторами и определяет, указывают ли два вектора примерно в одном и том же направлении. Он часто используется для измерения сходства документов при текстовом анализе..
Зачем использовать косинусное сходство вместо евклидова расстояния?
Сходство по косинусу выгодно, потому что даже если два похожих документа находятся далеко друг от друга на евклидовом расстоянии из-за размера (например, слово «сверчок» появляется 50 раз в одном документе и 10 раз в другом), они могут еще имеют меньший угол между ними. Чем меньше угол, тем выше сходство.
В чем разница между косинусным сходством и евклидовым расстоянием?
В этой статье мы изучили формальные определения евклидова расстояния и косинусного подобия. Евклидово расстояние соответствует L2-норме разности между векторами. Косинусное сходство пропорционально скалярному произведению двух векторов и обратно пропорционально произведению их величин.
В чем разница между косинусным сходством и косинусным расстоянием?
Обычно люди используют косинусное сходство в качестве метрики сходства между векторами. Теперь расстояние можно определить как 1-cos_similarity. Интуиция, стоящая за этим, заключается в том, что если 2 вектора совершенно одинаковы, то сходство равно 1 (угол=0) и, следовательно, расстояние равно 0 (1-1=0).
