余弦距离是一种常用的相似度度量方法,用于衡量两个向量之间的相似程度。在计算机科学和机器学习领域广泛应用。
余弦距离的计算公式如下:
cosine_distance = dot_product(A, B) / (norm(A) * norm(B))
其中,dot_product(A, B)表示向量A和向量B的点积,norm(A)表示向量A的范数。
余弦距离的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似,值为0表示两个向量正交。
应用场景:
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