matlab余弦相似度代码

使用MATLAB计算余弦相似度的代码如下所示：

n_row = size(A,1);
norm_r = sqrt(sum(abs(A).^2,2));
B = zeros(n_row,n_row);

for i = 1:n_row
    for j = i:n_row
        B(i,j) = dot(A(i,:), A(j,:)) / (norm_r(i) * norm_r(j));
        B(j,i) = B(i,j);
    end
end

这段代码中，A是一个矩阵，n_row是矩阵A的行数。首先，计算每行的范数（norm）并保存在norm_r变量中。然后，创建一个全零矩阵B，大小为n_row x n_row。接下来，使用两个嵌套的循环计算余弦相似度，并将结果保存在B矩阵中。最终，将B矩阵的下三角部分与上三角部分对称赋值，以得到完整的余弦相似度矩阵。

相关问题

matlab 余弦相似度代码

在MATLAB中，计算两个向量之间的余弦相似度是一个常见的任务。余弦相似度是通过计算两个向量的点积（内积）除以它们各自长度的乘积得到的，结果范围在-1到1之间，其中1表示完全相同，-1表示完全不同，0表示不相关。

以下是一个简单的MATLAB函数示例，用于计算两个向量的余弦相似度：

function cosine_similarity = cosine_similarity(vec1, vec2)
    % 计算两个向量的点积
    dot_product = dot(vec1, vec2);
    
    % 计算向量的欧几里得范数
    norm_vec1 = norm(vec1);
    norm_vec2 = norm(vec2);
    
    % 防止除以零的情况
    if norm_vec1 == 0 || norm_vec2 == 0
        cosine_similarity = 0; % 如果有一个向量长度为0，则相似度为0
    else
        % 计算余弦相似度
        cosine_similarity = dot_product / (norm_vec1 * norm_vec2);
    end
end

使用这个函数，你可以像这样计算两个向量 `v1` 和 `v2` 的余弦相似度：

v1 = [1 2 3];
v2 = [4 5 6];
similarity = cosine_similarity(v1, v2);

matlab 余弦相似度计算代码

下面是一个示例代码，可用于计算两个向量之间的余弦相似度。假设向量a和向量b已经定义好了，可以使用下面的代码计算它们的余弦相似度。

% 计算向量a和向量b的余弦相似度
cos_sim = dot(a,b)/(norm(a)*norm(b));

其中，`dot`函数计算两个向量的点积，`norm`函数计算向量的模长。