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：

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。

相关问题

matlab代码实现修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种常见的度量两个向量之间相似度的方法。在Matlab中，可以使用以下代码实现修正余弦相似度：

function sim = cosine_similarity(x, y)
% 计算修正余弦相似度
% 输入：
%   x - 向量1
%   y - 向量2
% 输出：
%   sim - 修正余弦相似度

% 计算向量长度
len_x = norm(x);
len_y = norm(y);

% 计算内积
inner_product = x * y';

% 计算修正余弦相似度
sim = inner_product / (len_x * len_y + eps);
end

其中，`x`和`y`分别为两个向量，`eps`为一个极小值，用于防止分母为0。使用时，只需调用`cosine_similarity(x, y)`即可计算修正余弦相似度。

matlab实现修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种用于计算文本相似性的方法，它考虑了文本长度的影响。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现修正余弦相似度：

function sim = cosine_similarity(x, y)
    % 计算修正余弦相似度
    % x, y: 输入的两个向量
    
    % 计算向量长度
    len_x = sqrt(sum(x.^2));
    len_y = sqrt(sum(y.^2));
    
    % 计算余弦相似度
    cos_sim = dot(x, y) / (len_x * len_y);
    
    % 计算修正因子
    alpha = 0.2; % 设置修正因子为 0.2
    beta = 1 - alpha;
    n = min(length(x), length(y)); % 取两个向量长度的最小值
    c = n / (n + alpha);
    
    % 计算修正余弦相似度
    sim = beta * cos_sim + alpha * c;
end

其中，`x` 和 `y` 分别为输入的两个向量，`cosine_similarity` 函数会返回修正余弦相似度。在计算过程中，首先计算向量长度，然后计算余弦相似度。接着，根据修正因子和向量长度的最小值计算修正因子 `c`，最后将修正因子和余弦相似度加权求和得到修正余弦相似度。