matlab实现余弦相似度_几种相似性/距离(杰卡德距离和余弦距离)与其matlab实现

1. 几种相似度

1.1 Jaccard系数

杰卡德系数(Jaccard index) , 又称为Jaccard相似系数(Jaccard similarity coefficient),用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。

1.2 余弦相似度

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。

对于二维空间，根据向量点积公式，显然可以得知：

设向量 A = (A1,A2,...,An)，B = (B1,B2,...,Bn) ：

2. 相似度与距离

2.1 杰卡德距离和余弦距离的对比

杰卡德距离Jaccard distance(‘jaccard’)

Jaccard距离常用来处理仅包含非对称的二元(0-1)属性的对象。很显然，Jaccard距离不关心0-0匹配[1]。

夹角余弦距离Cosine distance(‘cosine’)

与Jaccard距离相比，Cosine距离不