向量 A = (x1, y1),向量 B = (x2, y2)
向量欧式距离:
向量点积:
向量的模:
向量归一化:向量除以模长,也就是 A / |A|
向量余弦相似度:也相当于向量归一化后的点积 A*B / |A| * |B| == A / |A| * B / |B|
向量余弦距离:用1减去余弦相似度 1 - cos(A, B)。余弦距离的取值范围为[0,2]
归一化后的向量的余弦距离和欧氏距离是等价的(排序的角度),参考:
https://blog.youkuaiyun.com/liuweiyuxiang/article/details/88736615