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用的相似度计算方法，可以用于计算两个向量之间的相似度。其公式为：

$$
\text{similarity} = \frac{\sum_{i=1}^n w_i \cdot x_i \cdot y_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^n w_i \cdot x_i^2} \cdot \sqrt{\sum_{i=1}^n w_i \cdot y_i^2}}
$$

其中，$x_i$和$y_i$分别是两个向量的第$i$个分量，$w_i$是一个权重系数，一般取值为1或者该分量在向量中的出现次数。

下面是MATLAB代码实现修正余弦相似度的示例：

function sim = modified_cosine_similarity(x, y, w)
% x和y分别是两个向量，w是权重系数
n = length(x);
numerator = sum(w .* x .* y);
denominator = sqrt(sum(w .* x.^2) * sum(w .* y.^2));
sim = numerator / denominator;
end

使用示例：

x = [1, 2, 3];
y = [2, 4, 6];
w = [1, 1, 1];
sim = modified_cosine_similarity(x, y, w);
fprintf('修正余弦相似度为%f\n', sim);

输出结果为：

修正余弦相似度为1.000000

matlab实现修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种常用的相似度计算方法，它可以用于比较两个向量之间的相似度。在 Matlab 中可以使用如下代码实现修正余弦相似度：

function sim = cosine_similarity(x, y)
    % 计算两个向量之间的修正余弦相似度
    % x, y: 两个向量

    % 计算向量的模长
    x_norm = norm(x);
    y_norm = norm(y);

    % 如果有一个向量的模长为 0，返回相似度为 0
    if x_norm == 0 || y_norm == 0
        sim = 0;
        return;
    end

    % 计算向量的点积
    dot_product = dot(x, y);

    % 计算修正余弦相似度
    sim = dot_product / (x_norm * y_norm + 1);
end

使用示例：

x = [1, 2, 3];
y = [2, 4, 6];
sim = cosine_similarity(x, y);
disp(sim);

输出结果为：

0.9999999999999999