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。

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matlab代码求修正余弦相似度

修正余弦相似度（Adjusted Cosine Similarity）是一种用于计算物品相似度的方法，它考虑了用户的评分偏差。下面给出 MATLAB 代码实现：

function [similarity] = adjusted_cosine_similarity(ratings)
% ratings: m*n 的评分矩阵，其中 m 表示用户数，n 表示物品数
[m, n] = size(ratings);

% 对每个物品计算评分偏差
bias = bsxfun(@minus, ratings, mean(ratings, 1));

% 计算修正余弦相似度
similarity = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i == j
            similarity(i, j) = 1;
        elseif i < j
            similarity(i, j) = dot(bias(:, i), bias(:, j)) / (norm(bias(:, i)) * norm(bias(:, j)));
            similarity(j, i) = similarity(i, j);
        end
    end
end
end

其中，`ratings` 是一个 m*n 的评分矩阵，其中 m 表示用户数，n 表示物品数。使用 `bsxfun` 函数可以对每个物品计算评分偏差。最后，计算修正余弦相似度时，需要对称计算相似度矩阵，即 `similarity(j, i) = similarity(i, j)`。

matlab实现修正余弦相似度

修正余弦相似度是一种常用的相似度计算方法，它可以用于比较两个向量之间的相似度。在 Matlab 中可以使用如下代码实现修正余弦相似度：

function sim = cosine_similarity(x, y)
    % 计算两个向量之间的修正余弦相似度
    % x, y: 两个向量

    % 计算向量的模长
    x_norm = norm(x);
    y_norm = norm(y);

    % 如果有一个向量的模长为 0，返回相似度为 0
    if x_norm == 0 || y_norm == 0
        sim = 0;
        return;
    end

    % 计算向量的点积
    dot_product = dot(x, y);

    % 计算修正余弦相似度
    sim = dot_product / (x_norm * y_norm + 1);
end

使用示例：

x = [1, 2, 3];
y = [2, 4, 6];
sim = cosine_similarity(x, y);
disp(sim);

输出结果为：

0.9999999999999999