余弦相似度衡量的是空間向量的夾角，體現在方向上的差異。
余弦值越接近1，夾角越接近0度，兩個向量越相似，叫"余弦相似性"。
歐氏距離能夠體現個體數值特徵的絕對差異；
余弦相似度是從方向上區分差異，對數值不敏感，余弦相似度對絕對數值不敏感，沒法衡量每個維數值的差異。
調整余弦相似度：兩個評分(1, 2)和（4, 5）,可用(1 + 2 + 4 + 5）/ 4 = 3獲取平均值
在所有維度上減去乙個均值，調整後為(-2,-1)和(1,2)，再用余弦相似度計算，得到-0.799，相似度為負值，兩個方向不同。
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a=[[1,3,2],[2,2,1]]
使用cosine_similarity，傳入乙個變數a時，返回陣列的第i行第j列表示a[i]與a[j]的余弦相似度
cosine_similarity(a)
array([[1. , 0.89087081],
[0.89087081, 1. ]])
使用pairwise_distances，注意該方法返回的是余弦距離，余弦距離= 1 - 余弦相似度，
同樣傳入乙個變數a時，返回陣列的第i行第j列表示a[i]與a[j]的余弦距離
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distancespairwise_distances(a,metric="cosine")array([[0. , 0.10912919],[0.10912919, 0. ]])
余弦相似度
余弦距離 歐氏距離和傑卡德相似性度量的對比分析 1 余弦距離 余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。向量，是多維空間中有方向的線段，如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那麼這兩個向量就相近。而要確定兩個向量方向是否一致，這就要用到餘弦定理...
余弦相似度
基於餘弦定理計算相似度的應用很多，比如推薦系統中的協同過濾，計算文字的相似性等等。它用計算兩者空間向量的夾角來表示兩者的相似性。先看一下餘弦定理的公式 wu v u ivi u2i v 2i 上訴公式表示uv兩者的相似度，ui表示u在i緯度的數值。在使用者行為資料 使用者只有操作和未操作兩種狀態，也...
余弦相似度
余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。相比距離度量，余弦相似度更加注重兩個向量在方向上的差異，而非距離或長度上。公式如下 python實現如下 import numpy as np from scipy.spatial.distance i...