matlab求修正余弦相似度的余弦距离
时间: 2023-11-03 22:45:51 浏览: 61
修正余弦相似度计算公式为:
$similarity = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i \cdot y_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i^2} \cdot \sqrt{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot y_i^2}}$
其中 $w_i$ 为权重,$x_i$ 和 $y_i$ 分别为两个向量的第 $i$ 个元素。
余弦距离可以通过将上式中的相似度转换为 $1-相似度$ 得到:
$distance = 1 - similarity = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i \cdot y_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i^2} \cdot \sqrt{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot y_i^2}}$
因此,可以使用上述公式来计算修正余弦相似度的余弦距离。
相关问题
matlab求修正余弦相似度
修正余弦相似度是一种用于计算两个向量之间相似程度的方法。在 MATLAB 中,可以通过以下公式来计算修正余弦相似度:
```matlab
function sim = cosine_similarity(X, Y)
% 计算修正余弦相似度
sim = dot(X, Y) / (norm(X) * norm(Y));
end
```
其中,X 和 Y 是两个向量,`dot` 函数用于计算两个向量的点积,`norm` 函数用于计算向量的范数。
matlab代码求修正余弦相似度
修正余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法,它可以用于衡量两个文本之间的相似度。下面是一个 Matlab 代码示例,实现了修正余弦相似度的计算:
```matlab
function sim = cosine_similarity(X, Y)
% X 和 Y 分别是两个文本的词向量表示,每个文本的词向量可以用一个 n 维的向量表示
% sim 表示两个文本的相似度,取值范围为 [-1,1]
% 计算修正余弦相似度的分子
numerator = dot(X, Y);
% 计算修正余弦相似度的分母
denominator = norm(X) * norm(Y);
% 如果分母为 0,即 X 或 Y 的向量长度为 0,则相似度为 0
if denominator == 0
sim = 0;
else
% 计算修正余弦相似度
sim = numerator / denominator;
end
```
需要注意的是,修正余弦相似度的取值范围为 [-1,1],其中 -1 表示两个文本完全不相似,1 表示两个文本完全相似,0 表示两个文本之间没有相似度。如果需要将相似度转换为距离,则可以使用 1 减去相似度。
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