Косинус ұқсастығы әдетте векторлардың шамасы маңызды болмаған кезде қашықтықты өлшеу үшін метрика ретінде пайдаланылады. Бұл, мысалы, сөз саны арқылы берілген мәтіндік деректермен жұмыс істегенде орын алады.
Косинус ұқсастығын қашан пайдалануым керек?
Косинус ұқсастығы ішкі туынды кеңістігінің екі векторы арасындағы ұқсастықты өлшейді. Ол екі вектор арасындағы бұрыштың косинусымен өлшенеді және екі вектордың шамамен бір бағытта бағытталғанын анықтайды. Ол мәтіндік талдау құжат ұқсастығын өлшеу үшін жиі пайдаланылады.
Неге евклидтік қашықтықтың орнына косинус ұқсастығын пайдалану керек?
Косинус ұқсастығы тиімді, себебі екі ұқсас құжат өлшеміне байланысты бір-бірінен евклидтік қашықтықта болса да (мысалы, «крикет» сөзі бір құжатта 50 рет, екіншісінде 10 рет пайда болды) олар әлі олардың арасында кішірек бұрыш бар. Бұрыш кішірек болса, ұқсастық жоғары болады.
Косинус ұқсастығы мен евклидтік қашықтықтың айырмашылығы неде?
Бұл мақалада біз евклидтік қашықтық пен косинус ұқсастығының ресми анықтамаларын зерттедік. Евклидтік қашықтық векторлар арасындағы айырмашылықтың L2-нормасына сәйкес келеді. Косинус ұқсастығы екі вектордың нүктелік көбейтіндісіне пропорционал және олардың шамаларының көбейтіндісіне кері пропорционал.
Косинус ұқсастығы мен косинус қашықтығының айырмашылығы неде?
Әдетте адамдар косинус ұқсастығын векторлар арасындағы ұқсастық көрсеткіші ретінде пайдаланады. Енді қашықтықты 1-кос_ұқсастық ретінде анықтауға болады. Мұның астарындағы түйсігі мынада: егер 2 вектор толығымен бірдей болса, ұқсастық 1 (бұрыш=0), демек, қашықтық 0 (1-1=0).
