matlab 余弦相似度
时间: 2023-07-27 19:06:45 浏览: 66
在 MATLAB 中,你可以使用 `cosine` 函数计算两个向量之间的余弦相似度。余弦相似度是用来度量两个向量在多维空间中的相似程度。
下面是一个示例代码,展示如何使用 `cosine` 函数计算两个向量的余弦相似度:
```matlab
% 创建两个向量
vector1 = [1, 2, 3];
vector2 = [4, 5, 6];
% 使用 cosine 函数计算余弦相似度
similarity = cosine(vector1, vector2);
disp(similarity);
```
在上述示例中,`vector1` 和 `vector2` 是两个输入向量。通过调用 `cosine` 函数并传入这两个向量作为参数,将计算它们之间的余弦相似度。最后,使用 `disp` 函数打印出计算得到的相似度值。
请注意,在计算余弦相似度之前,确保向量的长度相同,并且它们表示的数据类型是一致的。
相关问题
matlab余弦相似度
在Matlab中计算余弦相似度可以使用内置函数`pdist`和`squareform`。
假设有两个向量a和b,可以通过以下步骤计算它们的余弦相似度:
1.将a和b按照列向量排列,构成一个矩阵A=[a,b]。
2.使用`pdist`函数计算A的余弦距离,代码如下:
```
d = pdist(A,'cosine');
```
3.使用`squareform`函数将余弦距离转换成余弦相似度,代码如下:
```
s = 1 - squareform(d);
```
最终得到的s即为a和b的余弦相似度。
matlab余弦相似度代码
使用MATLAB计算余弦相似度的代码如下所示:
```matlab
n_row = size(A,1);
norm_r = sqrt(sum(abs(A).^2,2));
B = zeros(n_row,n_row);
for i = 1:n_row
for j = i:n_row
B(i,j) = dot(A(i,:), A(j,:)) / (norm_r(i) * norm_r(j));
B(j,i) = B(i,j);
end
end
```
这段代码中,A是一个矩阵,n_row是矩阵A的行数。首先,计算每行的范数(norm)并保存在norm_r变量中。然后,创建一个全零矩阵B,大小为n_row x n_row。接下来,使用两个嵌套的循环计算余弦相似度,并将结果保存在B矩阵中。最终,将B矩阵的下三角部分与上三角部分对称赋值,以得到完整的余弦相似度矩阵。