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机器学习中的数学——距离定义(八):余弦距离(Cosine Distance)

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机器学习中的数学——距离定义(八):余弦距离(Cosine Distance)

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余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。nnn维空间中的余弦距离为: cos⁡(x,y)=x⋅y∣x∣⋅∣y∣=∑i=1nxiyi∑i=1nxi2∑i=1nyi2\cos(x, y)=\frac{x\cdot y}{|x|\cdot|y|}=\frac{\sum_{i=1}^nx_iy_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^nx_i^2}\sqrt{\sum_{i=1}^ny_i^2}}cos(x,y)=∣x∣⋅∣y∣x⋅y​=∑i=1n​xi2​​∑i=1n​yi2​​∑i=1n​xi​yi​​

余弦取值范围为[−1,1][-1,1][−1,1],求得两个向量的夹角,并得出夹角对应的余弦值,此余弦值就可以用来表示这两个向量的相似性。夹角越小,趋近于0度,余弦值越接近于1,它们的方向更加吻合,则越相似;当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1;当余弦值为0时,两向量正交,夹角为90度。因此可以看出,余弦相似度与向量的幅值无关,只与向量的方向相关。

下面我们来看一下余弦距离的Python实现:

def CosineDistance(x, y): import numpy as np x = np.array(x) y = np.array(y) return np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
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