相似度距离

最新推荐文章于 2025-08-22 23:31:48 发布
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#相似度计算

RAG与LLM原理及实践（4）--- 语义相似度距离衡量的三种方式chroma示例
talentyiyy的专栏
06-25 1847
说直白点，可以举个例子，假设你是一个学生，我们需要定义一个M维向量来表示你对所有学科知识的掌握度，假设这3维向量分别是[English, Math, Physical],一个小学生的3维向量可能是[0.13, 0.16, 0.05], 一个大学生他的3维向量可能是[0.63, 0.84, 0.45]， 虽然在绝对值的投影上，他们差别很大，毕竟大学生掌握的知识比小学生多很多。它基于余弦相似度的概念，后者计算两个向量之间的夹角的余弦值，用于度量两个向量在方向上的相似度。因为我们看的是方向，不是绝对值权重。
【DL经典回顾】距离度量大汇总（7-余弦距离(Cosine Distance)）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-05 2399
余弦距离（Cosine Distance）衡量的是两个向量在方向上的差异性，而不是在大小上的差异。
距离和相似度度量方法
热门推荐
皮皮blog
09-24 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/45651315 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。 不同距离度量的应用场景 根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。whi...
相似度、距离
最新发布
lonelymanontheway的博客
08-22 571
欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数、余弦相似度、汉明距离、KL散度、海林格距离、编辑距离、内积、Wasserstein距离
相似性度量的各种距离（Distance）计算归类详解及应用（强烈建议收藏！！！备用）
车手只需要车和手，压力来自轮胎
08-02 8594
Distance ClassificationDistance欧氏距离(Euclidean Distance)闵可夫斯基距离（Minkowski distance）曼哈顿距离(Manhattan distance)切比雪夫距离 ( Chebyshev distance )标准化欧氏距离(Standardized Euclidean distance )马氏距离(Mahalanobis Distance)Reference Distance 由于最近在做故障诊断相关研究，不断学习各种算法，发现在很多算法里面都
距离和相似度
jingsupo的博客
08-10 851
sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity.html#sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity] sklearn.metri...
相似度与距离算法种类总结
shinecjj的博客
08-24 7303
评价个体的相似性和类别时，衡量个体差异的方法主要有【距离】和【相似度】两种： 假设我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征， X=（x1, x2, x3, … xn） Y=（y1, y2, y3, … yn） 下面来看看主要可以用哪些方法来衡量两者的差异。 一、距离度量(6种) 1.欧几里得距离（Euclidean Distance）以及...
julicedu.zip_matlab 欧氏距离_向量相似度_改进距离_相似度距离_距离相似度
07-15
在IT领域，尤其是在数据分析、机器学习以及模式识别中，计算两个数据点之间的距离或相似度是至关重要的。这里我们关注的是“欧氏距离”及其在向量相似度上的应用，以及一种改进的距离测度算法。这个名为“julicedu....
python计算相似度距离
07-13
在Python中，你可以使用一些库来计算相似度距离，其中最常用的是scikit-learn库。scikit-learn提供了许多用于计算相似度距离的方法，包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。 下面是一个使用scikit-learn计算余弦...
图像分类任务中，类内余弦相似度距离和类间余弦相似度距离有可能为负数不？为什么？
04-10
类内余弦相似度距离和类间余弦相似度距离不可能为负数，因为余弦相似度的取值范围是[-1, 1]，当两个向量夹角为60度时，余弦相似度为0.5，当向量夹角为0度时，余弦相似度为1；当两个向量夹角为120度时，余弦相似度为-...
Pytorch计算余弦相似度距离——torch.nn.CosineSimilarity函数中的dim参数使用方法
fx714848657的博客
10-18 1万+
Pytorch计算余弦相似度距离——torch.nn.CosineSimilarity函数中的dim参数使用方法
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8601
<br /><br />在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。<br />　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。<br /><br /><br />本文目录：<br />1. 欧氏距离<br />2. 曼哈顿距离<br />3. 切比雪夫距离<br />4. 闵可夫斯基距离<br />5. 标准化欧氏距离<br />6
算法之常用的距离和相似度度量
weixin_30325793的博客
12-01 325
　　在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，这里整理罗列下。 　　为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1，x2，x3，…xn），Y=（...
常用距离/相似度度量
liuyinglxl
03-28 543
给定样本集合 XXX，X=[xij]m×nX = [x_{ij}]_{m\times n}X=[xij​]m×n​，由 nnn 个 mmm 维特征组成的样本集合。其中 xi,xj∈X,xi=(xi1,xi2,...,xim),xj=(xj1,xj2,...,xjm)x_i, x_j \in {X}, x_i = (x_{i1}, x_{i2}, ..., x_{im}), x_j = (x_{j1...
Cosine距离
DeniuHe的博客
05-02 399
cos值越大，两个样本越相似，距离越近。两个样本a和b离的越近cos距离越小。
一文归纳距离和相似度方法(7种)
m0_61899108的博客
01-12 966
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开： 目录 一、闵氏距离（Minkowski Distance）类 二、相似度（Similarity) 三、字符串距离(Distance of Strings) 四、集合距离 (Distance of Set
【论文】各种距离总结
断桥残雪D的博客
09-17 1409
原文：https://wenku.baidu.com/view/8c9fe0355e0e7cd184254b35eefdc8d376ee14e1.html   墙裂推荐该篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/Kevin_cc98/article/details/73742037   二、余弦距离          余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作...
机器学习中的数学——距离定义（八）：余弦距离（Cosine Distance）
冯·诺依曼
01-01 5万+
余弦距离(Cosine Distance)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样本向量之间的差异。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。nnn维空间中的余弦距离为： cos⁡(x,y)=x⋅y∣x∣⋅∣y∣=∑i=1nxiyi∑i=1nxi2∑i=1nyi2\cos(x, y)=\frac{x\cdot y}{|x|\cdot|y|}=\frac{\sum_{i=1}^nx_iy_i}{\sqrt{\sum_{i=
余弦距离的应用 -- cosine distance
m0_38024592的博客
08-26 1万+
在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常使用余弦相似度来表示，其取值范围为[ -1, 1]。 如果希望得到类似于距离的表示，余弦距离 = 1 - 余弦相似度，其取值范围为[ 0， 2 ]，即相同的两个向量余弦距离为0。 当一对文本相似度的长度差距很大、但内容...
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