Java实现-余弦相似度

本文介绍了一种衡量两个向量间相似度的方法——余弦相似度,并提供了详细的计算公式及Java实现代码。当两个向量维度相同时,通过计算它们之间的夹角余弦值来评估相似程度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Cosine similarity is a measure of similarity between two vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle between them. The cosine of 0° is 1, and it is less than 1 for any other angle.

See wiki: Cosine Similarity

Here is the formula:

cosine-similarity

Given two vectors A and B with the same size, calculate the cosine similarity.

Return 2.0000 if cosine similarity is invalid (for example A = [0] and B = [0]).

样例

给出 A = [1, 2, 3]B = [2, 3 ,4].

返回 0.9926.

给出 A = [0]B = [0].

返回 2.0000

import java.text.*;
class Solution {
    /**
     * @param A: An integer array.
     * @param B: An integer array.
     * @return: Cosine similarity.
     */
   public static double cosineSimilarity(int[] A, int[] B){
		if(A.length!=B.length){
			return 2.0000;
		}
		if(A==null||B==null){
			return 2.0000;
		}
		long fenzi=0;
		for(int i=0;i<A.length;i++){
			fenzi+=A[i]*B[i];
		}
		long left=0;
		long right=0;
		for(int i=0;i<A.length;i++){
			left+=A[i]*A[i];
			right+=B[i]*B[i];
		}
		if(left*right==0){
			return 2.0000;
		}
		double result=fenzi/Math.sqrt(left*right);
		DecimalFormat df=new DecimalFormat("#.####");
		return Double.parseDouble(df.format(result));
	}

}


评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Narasimha_Karumanchi

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值