余弦距离与jaccard距离以及python实现

本文解析了余弦距离和Jaccard距离的基本概念,通过实例展示了如何使用Scipy库正确计算两者,并明确了它们在实际应用中的区别。重点讲解了从公式到代码的转换过程,以及Scipy库的高效使用。

前言

   最近在看一些文章跟代码的时候碰到了余弦距离跟jaccrd距离的概念。刚开始有些混淆不清楚特,特别是在用scipy代码实现的过程中更是搞得一塌糊涂。现在自己整明白了就将自己的理解写下来。主要的区别就是cos计算出来的是余弦相似度,只有1减去计算出来的余弦相似度才是余弦距离。

  1. 余弦距离
    简单讲余弦距离就是
    在这里插入图片描述

    也就是1减去在这里插入图片描述
    如果用scipy库中的包实现的话如下所示

import numpy as np
vec1 = [1,2,3,4]
vec2 = [5,6,7,8]
 
#法一:根据公式求解
dist1 = np.dot(vec1,vec2
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