余弦距离与欧氏距离

文章目录 余弦距离与欧氏距离 余弦距离与欧氏距离 在机器学习领域中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常用余弦相似度表示。例如将两篇文章向量化，余弦距离可以避免因为文章的长度不同而导致距离偏大，余弦距离只考虑两篇文章生成的向量的夹角。 余弦相似度的取值范围是[-1,1]，相同两个向量的之间的相似度为1。 余弦距离的取值范围是[0,2]

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