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余弦距离大于1

余弦距离是一种用于衡量两个向量之间相似度的度量方法。它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来确定它们的相似程度。余弦距离的取值范围在-1到1之间,其中1表示完全相似,-1表示完全不相似,0表示无关。

余弦距离大于1是不可能的情况,因为余弦距离的取值范围是-1到1。如果计算出的余弦距离大于1,那么可能是计算过程中出现了错误或者使用了不正确的计算方法。

在云计算领域中,余弦距离可以应用于各种场景,例如文本相似度计算、推荐系统、图像处理等。在文本相似度计算中,可以使用余弦距离来衡量两个文本之间的相似程度,从而实现文本分类、搜索引擎等功能。

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数据项A和B在坐标图中当做点时,两者相似度为距离dist(A,B),可通过欧氏距离(也叫欧几里得距离)公式计算: ? 当做向量时,两者相似度为cosθ,可通过余弦公式计算: ?...假设||A||、||B||表示向量A、B的2范数,例如向量[1,2,3]的2范数为: √(1²+2²+3²) = √14 numpy中提供了范数的计算工具:linalg.norm() 所以计算cosθ起来非常方便...(1.0 + dist) #归一化 关于归一化: 因为余弦值的范围是 [-1,+1] ,相似度计算时一般需要把值归一化到 [0,1],一般通过如下方式: sim = 0.5 + 0.5 * cosθ 若在欧氏距离公式中...,取值范围会很大,一般通过如下方式归一化: sim = 1 / (1 + dist(X,Y)) 说完了原理,简单扯下实际意义,举个例子吧: 例如某T恤从100块降到了50块(A(100,50)),某西装从...,欧氏距离较大,即两者有较低的价格相似度 总结 对欧式距离进行l2归一化等同于余弦距离!

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