Kosínusová podobnosť sa vo všeobecnosti používa ako metrika na meranie vzdialenosti, keď na veľkosti vektorov nezáleží. Stáva sa to napríklad pri práci s textovými údajmi reprezentovanými počtom slov.
Kedy by som mal použiť kosínusovú podobnosť?
Kosínusová podobnosť meria podobnosť medzi dvoma vektormi vnútorného produktového priestoru. Meria sa pomocou kosínusu uhla medzi dvoma vektormi a určuje, či dva vektory smerujú približne rovnakým smerom. Často sa používa na meranie podobnosti dokumentov v analýze textu.
Prečo používať kosínusovú podobnosť namiesto euklidovskej vzdialenosti?
Kosínusová podobnosť je výhodná, pretože aj keď sú dva podobné dokumenty vzdialené od seba o euklidovskú vzdialenosť kvôli veľkosti (napríklad slovo „kriket“sa v jednom dokumente objavilo 50-krát a v inom 10-krát), mohli stále medzi sebou majú menší uhol. Čím menší uhol, tým väčšia podobnosť.
Aký je rozdiel medzi kosínusovou podobnosťou a euklidovskou vzdialenosťou?
V tomto článku sme študovali formálne definície euklidovskej vzdialenosti a kosínusovej podobnosti. Euklidovská vzdialenosť zodpovedá norme L2 rozdielu medzi vektormi. Kosínusová podobnosť je úmerná bodovému súčinu dvoch vektorov a nepriamo úmerná súčinu ich veľkostí.
Aký je rozdiel medzi kosínusovou podobnosťou a kosínusovou vzdialenosťou?
Ľudia zvyčajne používajú kosínusovú podobnosť ako metriku podobnosti medzi vektormi. Teraz môže byť vzdialenosť definovaná ako 1-cos_similarity. Intuícia za tým je, že ak sú 2 vektory dokonale rovnaké, podobnosť je 1 (uhol=0) a teda vzdialenosť je 0 (1-1=0).
