matlab实现余弦相似度

在MATLAB中，可以使用余弦相似度来衡量两个向量之间的相似程度。余弦相似度计算公式为两个向量的内积除以两个向量的模的乘积。你可以使用MATLAB中的`dot`函数计算两个向量的内积，使用`norm`函数计算向量的模。以下是一个MATLAB代码示例，演示如何计算两个向量的余弦相似度：

X = [1, 2, 3];
Y = [2, 3, 4];

cos_sim = dot(X, Y) / (norm(X) * norm(Y));

在这个例子中，向量X和向量Y的余弦相似度被计算为`cos_sim`。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [相似度量 | MATLAB实现相似度计算(对数似然相似度、Jaccard相似度、余弦相似度)](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/125645460)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [余弦相似度计算matlab代码-cosineSimilarity:计算隔间之间的余弦相似度](https://download.csdn.net/download/weixin_38518376/19666958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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