欧几里德与余弦相似
欧几里德与余弦相似
提问于 2018-04-11 16:06:36
我有一个文本数据集，我用tfidf技术矢量化，现在为了进行聚类分析，我正在测量这些向量表示之间的距离。我发现一种常用的方法是用余弦相似度来度量距离，当我问为什么不使用欧氏距离时，通常的回答是，当向量的大小不同时，余弦相似性更好。
由于我的文本矢量化表示是归一化的，我想知道使用余弦相似度比欧几里得距离来聚类我的数据的优点是什么？
回答 1
Data Science用户
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发布于 2018-04-11 19:35:39
在L2规范化数据上，证明它们是等价的是一个简单而又好的练习。
所以你应该自己解决数学问题。
提示:使用平方欧几里德。
注意，由于各种技术原因，tfidf通常不具有规范化数据，例如，在文本搜索中使用倒排索引时。此外，对于非常稀疏的数据，余弦速度更快。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/30178
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