1.余弦距离 适用场景：余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异。 举例：如某T恤从100块降到了50块（A(100,50)），某西装从1000块降到了500块（B(1000,500)），那么T恤和西装都是降价了50%，两者的价格变动趋势一致，可以用余弦相似度 ...
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2019-09-30 16:21:16
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转自：http://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" ...
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2018-08-29 20:29:22
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1、余弦距离： 描述：余弦夹角也可以叫余弦相似度。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机 器学习中借用这一概念来衡量向量样本之间的差异。余弦的取值范围[-1,1]，求的两个向量 的夹角并得出夹角对应的余弦值，次余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小， 趋近于零度，余弦值越接近于 1 ...
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2018-08-12 17:26:43
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link 欧氏距离 标准化欧氏距离 马氏距离 夹角余弦距离 汉明距离 曼哈顿(Manhattan)距离 ...
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2018-06-25 14:58:17
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1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: ...
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2018-04-24 17:35:43
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协方差 与 相关系数 source 比如，几米的漫画《向左走，向右走》，讲述了一对都市男女，比邻而居：却总是擦肩而过： 用句文艺的话来说就是，“距离那么近，相隔那么远”。 这里面就包含了两个数学中的距离： ? “距离那么近”：欧式距离，也就是两点之间的直线距离 ? “相隔那么远”：余弦距离，也就是本 ...
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2018-01-02 23:23:29
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一、kNN算法是机器学习的入门算法，其中不涉及训练，主要思想是计算待测点和参照点的距离，选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别。 1，距离可以是欧式距离，夹角余弦距离等等。 2，k值不能选择太大或太小，k值含义，是最后选取距离最近的前k个参照点的类标，统计次数最多的记为待测点类标。 二、关于k ...
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2017-11-25 13:15:44
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1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形中任何一 ...
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2017-07-19 00:17:22
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余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边 ...
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2017-03-23 13:35:50
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Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHa ...
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2016-10-25 07:36:59
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