matlab实现修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种用于计算向量相似度的方法，它可以用于文本分类、推荐系统等领域。在 MATLAB 中，可以使用以下代码来实现修正余弦相似度：

function score = cosine_similarity(x, y, tfidf)
    % x, y: 两个向量
    % tfidf: 词频-逆文档频率矩阵
    % score: 修正余弦相似度
    numerator = x * tfidf * y';
    denominator = norm(x * tfidf) * norm(y);
    score = numerator / denominator;
end

其中，`x` 和 `y` 是两个向量，`tfidf` 是词频-逆文档频率矩阵。在计算相似度时，需要先将向量乘以 `tfidf`，然后再计算其余弦相似度。最后得到的值即为修正余弦相似度。

需要注意的是，在计算修正余弦相似度时，需要对两个向量进行归一化处理，即将它们除以其范数。这样可以避免向量长度对相似度的影响。

相关问题

matlab求修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种用于计算两个向量之间相似程度的方法。在 MATLAB 中，可以通过以下公式来计算修正余弦相似度：

function sim = cosine_similarity(X, Y)
    % 计算修正余弦相似度
    sim = dot(X, Y) / (norm(X) * norm(Y));
end

其中，X 和 Y 是两个向量，`dot` 函数用于计算两个向量的点积，`norm` 函数用于计算向量的范数。

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。