MATLAB算法实战应用案例精讲-【评价算法】余弦相似度(附Java、C++、Python和MATLAB代码)

余弦相似度是一种衡量向量间相似性的方法,尤其适用于文本分析。它关注向量的方向而非长度,对于文本数据,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估文本的相似度。本文介绍了余弦相似度的原理、区别于欧氏距离的特点、算法优缺点,并提供了Python、C++、Java和MATLAB的代码实现。同时,通过文本相似度的应用案例,展示了余弦相似度在实际问题中的应用。

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目录

前言

几个相关概念 

向量乘积公式

向量模计算公式

欧氏距离与余弦相似度的区别

算法原理

数学表达式

算法特点

文本相似度分析算法思路

Python多方法实现 

 优缺点

优点:

缺点

应用案例

1.文本相似度

(1)问题描述

(2)解题思路

(3)代码实现

知识拓展

调整余弦相似度 —— Adjusted Cosine Similarity

应用场景

代码实现

Python

C++

Java

MATLAB


前言

余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值,绘制到向量空间中,如最常见的二维空间。

 

几个相关概念 

向量乘积公式

向量模计算公式

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