Ang
Cosine similarity ay karaniwang ginagamit bilang sukatan para sa pagsusukat ng distansya kapag hindi mahalaga ang magnitude ng mga vector. Nangyayari ito halimbawa kapag nagtatrabaho sa data ng text na kinakatawan ng mga bilang ng salita.
Kailan ko dapat gamitin ang cosine similarity?
Cosine similarity ay sumusukat sa pagkakapareho sa pagitan ng dalawang vector ng isang panloob na espasyo ng produkto. Ito ay sinusukat sa pamamagitan ng cosine ng anggulo sa pagitan ng dalawang vector at tinutukoy kung ang dalawang vector ay tumuturo sa halos parehong direksyon. Madalas itong ginagamit upang sukatin ang pagkakatulad ng dokumento sa text analysis.
Bakit gagamit ng cosine similarity sa halip na Euclidean distance?
Ang pagkakatulad ng cosine ay kapaki-pakinabang dahil kahit na ang dalawang magkatulad na mga dokumento ay magkalayo ng Euclidean na distansya dahil sa laki (tulad ng, ang salitang 'kuliglig' ay lumitaw nang 50 beses sa isang dokumento at 10 beses sa isa pa) maaari nilang mayroon pa ring mas maliit na anggulo sa pagitan nila. Mas maliit ang anggulo, mas mataas ang pagkakatulad.
Ano ang pagkakaiba ng cosine similarity at Euclidean distance?
Sa artikulong ito, pinag-aralan namin ang mga pormal na kahulugan ng Euclidean distance at cosine similarity. Ang Euclidean distance ay tumutugma sa ang L2-norm ng pagkakaiba sa pagitan ng mga vector. Ang cosine similarity ay proporsyonal sa dot product ng dalawang vectors at inversely proportional sa product ng kanilang magnitude.
Ano ang pagkakaiba ng cosine similarity at cosine distance?
Karaniwan, ginagamit ng mga tao ang cosine similarity bilang sukatan ng pagkakatulad sa pagitan ng mga vector. Ngayon, ang distansya ay maaaring tukuyin bilang 1-cos_similarity. Ang intuwisyon sa likod nito ay kung ang 2 vector ay ganap na magkapareho, ang pagkakatulad ay 1 (anggulo=0) at sa gayon, ang distansya ay 0 (1-1=0).
