從多個維度分析兩組資料的相似度，比如大的文字使用word2vec轉成向量，類別根據最大的類別數量n拆成n維0或1表示的vector，數值型別歸一化之後表示乙個維度，然後根據cos、l1、l2等方式計算相似度
可以用於推薦系統、協同過濾等演算法
注意double值的精度處理
將向量根據座標值，繪製到向量空間中。如最常見的二維空間。
求得他們的夾角，並得出夾角對應的余弦
值，此余弦值就可以用來表徵，這兩個向量的相似性。夾角越小，余弦值越接近於1，它們的方向更加吻合，則越相似。
標明兩個點在標準座標系上的絕對軸距總和。計程車幾何或曼哈頓距離（manhattan distance）是由十九世紀的赫爾曼·閔可夫斯基所創詞彙，是種使用在幾何度量空間的幾何學用語，用以標明兩個點在標準座標系上的絕對軸距總和
然後根據 s = 1/(1+d)計算相似度
歐幾里得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是乙個通常採用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）
相似度計算
author wepon blog machine learning in action 筆記，相似度計算，基於python numpy。假如我們希望相似度的值在0 1之間，並且越相似，值越大，有哪些辦法？1 計算歐式距離，然後根據 相似度 1 1 距離 計算相似度。2 皮爾遜相關係數，在numpy...
相似度計算之余弦相似度
一 定義及概念 余弦取值範圍為 1,1 求得兩個向量的夾角，並得出夾角對應的余弦值，此余弦值就可以用來表徵這兩個向量的相似性。夾角越小，趨近於0度，余弦值越接近於1，它們的方向更加吻合，則越相似。當兩個向量的方向完全相反夾角余弦取最小值 1。當余弦值為0時，兩向量正交，夾角為90度。因此可以看出，余...
計算向量相似度 余弦相似度
1.余弦相似度可用來計算兩個向量的相似程度 對於如何計算兩個向量的相似程度問題，可以把這它們想象成空間中的兩條線段，都是從原點 0,0,出發，指向不同的方向。兩條線段之間形成乙個夾角，如果夾角為0度，意味著方向相同 線段重合 如果夾角為90度，意味著形成直角，方向完全不相似 如果夾角為180度，意味...