matlab求两个向量间的调整余弦相似度

可以使用以下代码实现两个向量之间的调整余弦相似度：

function sim = adjusted_cosine_similarity(x, y)
    % x和y分别为输入的两个向量
    % 计算两个向量的均值
    x_mean = mean(x);
    y_mean = mean(y);
    % 对向量进行中心化
    x_centered = x - x_mean;
    y_centered = y - y_mean;
    % 计算分子
    numerator = sum(x_centered .* y_centered);
    % 计算分母
    denominator = sqrt(sum(x_centered .^ 2)) * sqrt(sum(y_centered .^ 2));
    % 如果分母为0，则相似度为0
    if denominator == 0
        sim = 0;
    else
        % 计算相似度
        sim = numerator / denominator;
    end
end

使用方法：

假设有两个向量 `x` 和 `y`，可以通过调用 `adjusted_cosine_similarity(x, y)` 函数来计算它们之间的调整余弦相似度。

相关问题

用matlab求每个向量的修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种广泛用于计算向量相似度的方法。在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算两个向量 a 和 b 的修正余弦相似度：

cos_sim = dot(a,b) / (norm(a)*norm(b) + 1e-10);

其中，`dot(a,b)` 表示向量 `a` 和向量 `b` 的点积，`norm(a)` 和 `norm(b)` 分别表示向量 `a` 和向量 `b` 的范数，`1e-10` 是一个很小的数，用于避免分母为零的情况。

如果要计算多个向量之间的相似度，可以使用以下代码：

% 计算修正余弦相似度矩阵
num_vectors = size(vectors, 1);
cos_sim_matrix = zeros(num_vectors);
for i = 1:num_vectors
    for j = i+1:num_vectors
        cos_sim = dot(vectors(i,:), vectors(j,:)) / (norm(vectors(i,:))*norm(vectors(j,:)) + 1e-10);
        cos_sim_matrix(i,j) = cos_sim;
        cos_sim_matrix(j,i) = cos_sim;
    end
end

其中，`vectors` 是一个 $n \times m$ 的矩阵，表示 $n$ 个 $m$ 维向量。`cos_sim_matrix` 是一个 $n \times n$ 的矩阵，表示每两个向量之间的修正余弦相似度。

两向量余弦相似度代码 matlab

以下是计算两个向量余弦相似度的MATLAB代码示例：

function sim = cosine_similarity(x, y)
% 计算两个向量x和y的余弦相似度
% 输入：x和y为行向量
% 输出：sim为余弦相似度

    % 计算向量x和y的内积
    xy = x * y';
    
    % 计算向量x和y的模长
    x_norm = norm(x);
    y_norm = norm(y);
    
    % 计算余弦相似度
    sim = xy / (x_norm * y_norm);
end

使用示例：

x = [1, 2, 3];
y = [4, 5, 6];
sim = cosine_similarity(x, y);
disp(sim); % 输出：0.9746