余弦相似度计算公式matlab

在 MATLAB 中，可以使用以下代码来计算两个向量之间的余弦相似度：

function similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)
    dot_product = dot(vector1, vector2);
    norm1 = norm(vector1);
    norm2 = norm(vector2);
    
    similarity = dot_product / (norm1 * norm2);
end

你可以将需要比较的两个向量作为参数传递给 `cosine_similarity` 函数，它会返回计算出的余弦相似度。请确保向量的长度相同。

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

余弦相似度和修正余弦相似度有什么区别，分别用matlab实现

余弦相似度和修正余弦相似度都是用于计算两个向量之间的相似度。

余弦相似度衡量的是两个向量方向的相似程度，即它们的夹角余弦值。其取值范围在[-1,1]之间，值越大表示相似度越高，值为1表示完全相似，值为-1表示完全不相似。余弦相似度的计算公式如下：

cosine_similarity = dot(a, b) / (norm(a) * norm(b))

其中，a和b是两个向量，dot(a,b)表示a和b的点积，norm(a)和norm(b)分别表示a和b的模长。

修正余弦相似度是在余弦相似度的基础上进行修正，考虑了两个向量在各个维度上的均值差异。其计算公式如下：

adjusted_cosine_similarity = dot(a - mean(a), b - mean(b)) / (norm(a - mean(a)) * norm(b - mean(b)))

其中，a和b是两个向量，mean(a)和mean(b)分别表示a和b在各个维度上的均值，dot(a,b)表示a和b的点积，norm(a)和norm(b)分别表示a和b的模长。

下面是用matlab实现余弦相似度和修正余弦相似度的代码：

% 余弦相似度
function cosine_similarity = cosineSim(a, b)
    cosine_similarity = dot(a, b) / (norm(a) * norm(b));
end

% 修正余弦相似度
function adjusted_cosine_similarity = adjustedCosineSim(a, b)
    a_mean = mean(a);
    b_mean = mean(b);
    adjusted_cosine_similarity = dot(a - a_mean, b - b_mean) / (norm(a - a_mean) * norm(b - b_mean));
end

其中，a和b都是列向量。

两行频域振动信号，比较余弦相似度的matlab代码?

以下是两行频域振动信号比较余弦相似度的 Matlab 代码示例：

% 生成两行频域振动信号
signal1 = fft(rand(1,100));
signal2 = fft(rand(1,100));

% 计算余弦相似度
cosine_similarity = dot(signal1, signal2)/(norm(signal1)*norm(signal2));

disp(['余弦相似度为：' num2str(cosine_similarity)]);

这段代码首先生成了两行长度为 100 的随机信号，然后使用 `fft` 函数将其转换为频域信号。接着，利用余弦相似度的计算公式，即两个向量的点积除以它们的模长之积，计算了这两个频域信号的余弦相似度。最后，使用 `disp` 函数输出结果。