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

相关问题

余弦相似度代码 matlab

在Matlab中，可以使用以下代码计算两个向量的余弦相似度：

cosine_similarity = dot(vector1, vector2) / (norm(vector1) * norm(vector2));

其中，`vector1`和`vector2`是需要比较的两个向量。`dot`函数计算两个向量的点积，`norm`函数计算向量的范数（即向量的长度）。最后，将点积除以两个向量的长度乘积即可得到余弦相似度。

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。