La similarité en cosinus est généralement utilisée comme métrique pour mesurer la distance lorsque la magnitude des vecteurs n'a pas d'importance. Cela se produit par exemple lorsque vous travaillez avec des données textuelles représentées par des nombres de mots.
Quand dois-je utiliser la similarité cosinus ?
La similarité en cosinus mesure la similarité entre deux vecteurs d'un espace produit intérieur. Il est mesuré par le cosinus de l'angle entre deux vecteurs et détermine si deux vecteurs pointent à peu près dans la même direction. Il est souvent utilisé pour mesurer la similarité des documents dans analyse de texte.
Pourquoi utiliser la similarité cosinus au lieu de la distance euclidienne ?
La similitude cosinus est avantageuse car même si les deux documents similaires sont éloignés par la distance euclidienne à cause de la taille (par exemple, le mot "cricket" est apparu 50 fois dans un document et 10 fois dans un autre), ils pourraient ont toujours un angle plus petit entre eux. Plus l'angle est petit, plus la similarité est élevée.
Quelle est la différence entre la similarité cosinus et la distance euclidienne ?
Dans cet article, nous avons étudié les définitions formelles de la distance euclidienne et de la similarité en cosinus. La distance euclidienne correspond à la norme L2 d'une différence entre les vecteurs. La similarité cosinus est proportionnelle au produit scalaire de deux vecteurs et inversement proportionnelle au produit de leurs grandeurs.
Quelle est la différence entre la similarité cosinus et la distance cosinus ?
Habituellement, les gens utilisent la similarité cosinus comme métrique de similarité entre les vecteurs. Maintenant, la distance peut être définie comme 1-cos_similarity. L'intuition derrière cela est que si 2 vecteurs sont parfaitement identiques, alors la similarité est de 1 (angle=0) et donc la distance est de 0 (1-1=0).
