matlab 两个矩阵的余弦相似度

在 MATLAB 中，可以使用 `pdist2` 函数计算两个矩阵之间的余弦相似度。假设矩阵 A 和矩阵 B 的维度分别为 m×n 和 p×n，则可以使用以下代码计算它们之间的余弦相似度：

cos_sim = pdist2(A, B, 'cosine');

其中，第三个参数 `'cosine'` 表示使用余弦相似度进行计算。计算结果为一个 m×p 的矩阵，其中第 i 行第 j 列的元素表示 A 的第 i 行和 B 的第 j 行之间的余弦相似度。

相关问题

matlab代码求两个矩阵之间的修正余弦相似度正交度

修正余弦相似度和正交度都是常见的矩阵相似度计算方法，可以使用以下 MATLAB 代码实现：

% 生成两个矩阵
A = rand(5, 10);
B = rand(5, 10);

% 计算修正余弦相似度
cos_sim = dot(A, B, 2) ./ (norm(A, 2, 2) .* norm(B, 2, 2));

% 计算正交度
orth = 1 - dot(A, B, 2) ./ (norm(A, 2, 2) .* norm(B, 2, 2));

% 输出结果
disp(['修正余弦相似度：', num2str(cos_sim)]);
disp(['正交度：', num2str(orth)]);

这段代码首先生成两个矩阵 `A` 和 `B`，然后计算它们之间的修正余弦相似度和正交度，最后输出结果。其中，`dot` 函数用于计算两个矩阵的点积，`norm` 函数用于计算矩阵的模长。

matlab求调整余弦相似度

在 MATLAB 中，可以使用 `pdist2` 函数来计算两个矩阵之间的余弦相似度。然后，可以使用以下公式将余弦相似度转换为调整余弦相似度：

adjusted_cosine_similarity = cosine_similarity - mean(cosine_similarity(:))

其中，`cosine_similarity` 是通过 `pdist2` 函数计算得到的余弦相似度矩阵。

以下是一个示例代码，说明如何计算调整余弦相似度：

% 生成两个矩阵
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [1 2 3; 4 5 6; 10 11 12];

% 计算余弦相似度矩阵
cosine_similarity = pdist2(A, B, 'cosine');

% 计算调整余弦相似度矩阵
adjusted_cosine_similarity = cosine_similarity - mean(cosine_similarity(:));

在这个示例中，`A` 和 `B` 是两个 $3\times3$ 的矩阵。首先，使用 `pdist2` 函数计算这两个矩阵之间的余弦相似度矩阵 `cosine_similarity`。然后，使用公式将余弦相似度转换为调整余弦相似度。最后，得到的 `adjusted_cosine_similarity` 是一个 $3\times3$ 的矩阵，表示 `A` 和 `B` 之间的调整余弦相似度。