pta集合相似度c语言

在C语言中，计算两个点集（Point Set Topology, PTA）之间的相似度通常涉及到空间分析或者几何学应用。一种常见的方法是使用余弦相似度（Cosine Similarity），特别是在处理向量表示的点集时。简单来说，如果每个点集可以用向量表示，并且这些向量构成的特征空间内有角度可以量化它们的方向差异，那么余弦相似度就是计算这两个向量夹角余弦值，范围在-1到1之间，值越接近1，表明两个点集越相似。

以下是计算两个点集相似度的一般步骤：

1. **标准化**：将每个点集内的向量归一化，保证所有向量的模长都为1，避免由点集中某个点的规模过大影响相似度。

2. **转换为向量**：将每个点集视为向量，通常是通过取每个点作为向量的一个维度来实现。

3. **计算内积**：对两个标准化后的向量计算点乘（即对应维度相乘然后求和），得到它们的内积。

4. **计算余弦相似度**：用内积除以两个向量的模长之积（即各自长度的乘积），得到余弦值。

double dot_product(const double* vec1, const double* vec2, int dim) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < dim; i++) {
        sum += vec1[i] * vec2[i];
    }
    return sum;
}

double cosine_similarity(const double* vec1, const double* vec2, int dim) {
    double norm1 = sqrt(dot_product(vec1, vec1, dim));
    double norm2 = sqrt(dot_product(vec2, vec2, dim));
    if (norm1 == 0 || norm2 == 0) return 0; // 防止除数为零
    return dot_product(vec1, vec2, dim) / (norm1 * norm2);
}