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我正在使用Keras来训练我的模型，并希望使用我的预测和假设之间的角距离作为我的度量。到目前为止，我发现的最接近的度量是余弦接近度，而不是角距离。我对余弦近似性(或余弦距离)的问题是，小数字的余弦非常相似。 查看Wikipedia，可以使用余弦邻近度计算角距离： ? 因此，我想知道使用基于余弦邻近度的自定义度量是不是一个好主意，如果是的话，它是如何实现的。
浏览 37提问于2019-06-14得票数 1
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我希望能够使用MXNet计算行向量之间的余弦距离。此外，我正在处理批次的样本，并希望计算每对样本的余弦距离(即批次#1的第一行向量与批次#2的第一行向量的余弦距离)。两个向量之间的余弦距离的定义与中的定义相同
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
aaaTensor = torch.randn(N)thisTable = {aaaTensor, bbbTensor}
..。aaaTensor[N]与bbbTensor[N]的余弦距离</
浏览 1提问于2016-08-09得票数 2
如果我有3个嵌入Anchor, Positive, Negative从一个暹罗模型训练欧几里得距离作为三重子损失的距离度量。三胞胎是随机选择的，没有在线硬，半硬挖掘。想知道我在实现中是
浏览 0提问于2022-02-16得票数 1
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我用nltk聚类器按余弦距离聚类向量。如果我正确理解，Y轴的肘法在欧几里得距离将是每个距离(平方)之间的星系团的质心与向量属于该簇。EDIT2:我的错，正在起作用
from nltk.cluster import KMeansClusterer, cosine_distance
浏览 0提问于2019-06-23得票数 1
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基于亲合传播的聚类doc2vec
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然而，我只是不明白是否应该使用余弦相似或余弦距离来聚类我的文档向量。目前，我正在使用余弦相似性作为我的亲和力传播聚类。因此，我的第一个问题是；对t-sne使用距离矩阵(余弦距离)是正确的，而使用余弦相似度进行聚类是否正确？
如果我的代码是必需的，我也可以发布它。
浏览 0提问于2018-01-04得票数 1
我这样做是通过计算文章的TF-以色列国防军向量之间的余弦相似性，并对结果绘制一个the图。我用两种方法做了这件事，但令我惊讶的是，这些情节彼此之间有很大的不同，我看不出哪一个是正确的。
浏览 13提问于2022-06-14得票数 0
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我知道Knn有一个问题，在处理高维数据时知道一个“维数诅咒”，它的理由是它包括计算距离时的所有特征，即欧几里德距离，其中不重要的特征作为噪声和偏差，但是我不理解一些事情。1)余弦距离度量如何受维数问题的影响，即定义余弦距离为cosDistance = 1- cosSimilarity，其中cosSimilarity有利于高维数据，那么余弦距离如何受维数诅咒的影响？
浏览 0提问于2014-02-06得票数 1
据我所知，伟大的text2vec软件包的dist2 RWMD特性将矩阵之间的距离计算为余弦距离。这不是意味着1-(余弦相似度)吗？如果余弦相似度在0到1之间运行，那么不是也应该得到0到1之间的值吗？我不确定在这种情况下如何解释负距离，以及它们与正距离有何不同。谢谢!
浏览 18提问于2019-10-25得票数 0
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然而，我不明白为什么余弦是正确的衡量词的相似性。余弦相似性表示两个向量指向相同的方向，但它们可能有不同的震级。例如，对于文档来说，余弦相似性比较是有意义的.两个文档可能有不同的长度，但有相似的分布词。有人能解释为什么余弦相似性对word2Vec有效吗？
浏览 4提问于2016-07-17得票数 17
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在许多地方，我使用向量之间的余弦相似性来进行聚类、分类等。然而，研究Mahout的却给了我一个很大的惊喜。
浏览 5提问于2013-03-08得票数 1
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如何在Perl中计算两个文档的余弦相似距离？几个问题: 1) CPAN中是否已经有计算余弦相似距离的模块？2)当我说文档时，我真正的意思是一个“文档”是一个句子，而另一个“文档”只是一个关键字列表。为了公平起见，在计算余弦相似距离之前，我是否应该对每个文档中的所有关键字分别进行标记化、小写和排序？
浏览 0提问于2010-12-08得票数 0
我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？
浏览 94提问于2019-06-12得票数 1
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欧几里德与余弦相似
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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？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
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下面是一个问题--使用余弦相似度作为距离函数，我得到了“内存不足。在几分钟内输入帮助内存选项”msg。然而，如果我使用欧几里德距离，它运行完全(相同的矩阵)。这有点奇怪，因为距离是成对计算的，每个距离计算不需要超过一个小的常量内存。技术细节:该机为64位，内存为8GB。余弦和欧几里得距离？
浏览 2提问于2011-08-02得票数 4
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KNN的大多数讨论都提到了欧几里德、曼哈顿和汉明距离，但它们没有提到余弦相似性度量。这有什么原因吗？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 12
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对于包scikit-learn中的DBSCAN算法，我将使用两个度量(欧氏距离和余弦相似度)。DBSCAN(eps=0.02, min_samples=5, metric=cosine_distance).fit(data)
有谁知道余弦相似速度差异的原因吗
浏览 5提问于2015-03-07得票数 0
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我已经使用了带有欧几里德距离的K-mean算法来聚类我的数据集，然后我尝试了余弦距离，但是算法不收敛于余弦度量(它不是停止-迭代达到1000 )
有什么建议请提
浏览 1提问于2016-12-06得票数 0
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