Կոսինուսների նմանությունը սովորաբար օգտագործվում է որպես չափիչ հեռավորությունը չափելու համար, երբ վեկտորների մեծությունը նշանակություն չունի: Դա տեղի է ունենում, օրինակ, երբ աշխատում եք տեքստային տվյալների հետ, որոնք ներկայացված են բառերի քանակով:
Ե՞րբ պետք է օգտագործեմ կոսինուսի նմանությունը:
Կոսինուսի նմանությունը չափում է ներքին արտադրական տարածության երկու վեկտորների նմանությունը: Այն չափվում է երկու վեկտորների միջև անկյան կոսինուսով և որոշում, թե արդյոք երկու վեկտորները ուղղված են մոտավորապես նույն ուղղությամբ: Այն հաճախ օգտագործվում է փաստաթղթերի նմանությունը չափելու համար տեքստի վերլուծություն:
Ինչու՞ օգտագործել կոսինուսի նմանությունը Էվկլիդեսյան հեռավորության փոխարեն:
Կոսինուսի նմանությունը ձեռնտու է, քանի որ նույնիսկ եթե երկու նմանատիպ փաստաթղթերը իրարից հեռու են Էվկլիդեսյան հեռավորության վրա՝ չափի պատճառով (օրինակ՝ «ծղրիդ» բառը մի փաստաթղթում հայտնվել է 50 անգամ, իսկ մյուսում՝ 10 անգամ), նրանք կարող են. նրանց միջև դեռ ավելի փոքր անկյուն կա: Որքան փոքր է անկյունը, այնքան մեծ է նմանությունը:
Ո՞րն է տարբերությունը կոսինուսի նմանության և էվկլիդեսյան հեռավորության միջև:
Այս հոդվածում մենք ուսումնասիրել ենք Էվկլիդեսյան հեռավորության և կոսինուսների նմանության պաշտոնական սահմանումները: Էվկլիդեսյան հեռավորությունը համապատասխանում է վեկտորների տարբերության L2-նորմին: Կոսինուսի նմանությունը համեմատական է երկու վեկտորների կետային արտադրյալին և հակադարձ համեմատական է նրանց մեծությունների արտադրյալին։
Ո՞րն է տարբերությունը կոսինուսի նմանության և կոսինուսի հեռավորության միջև:
Սովորաբար, մարդիկ օգտագործում են կոսինուսի նմանությունը որպես վեկտորների միջև նմանության չափիչ: Այժմ հեռավորությունը կարող է սահմանվել որպես 1-cos_similarity: Սրա հիմքում ընկած ինտուիցիան այն է, որ եթե 2 վեկտորները կատարելապես նույնն են, ապա նմանությունը 1 է (անկյուն=0) և, հետևաբար, հեռավորությունը 0 է (1-1=0):
