借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标(即个体各维度的特征数值)直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小(余弦相似度越大)，两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变的，因为夹角不变，而A
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2024-08-20 18:08:14
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在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别
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2024-01-28 01:00:50
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1.欧氏距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，源自欧式空间中两点间的距离公式。 1.平面空间内两点a(x1,y1),b(x2,y2)的欧式距离为： 2.三维空间里的欧氏距离2.马氏距离（Mahalanobis Distance）基础知识 1.方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。 2.协方差：标准差与方
1、几种常见距离度量方式见2、为什么用外观特征使用余弦距离，而不是欧式距离。余弦相似度：取值范围[-1,1] 余弦距离=1-余弦相似度：取值范围[0,2]1）含义：欧式距离体现数值上的绝对差异，用在特征向量上含义模糊；余弦距离体现方向上的相对差异，侧重于相似度、向量方向，与向量的大小无关。2）取值范围：欧式距离范围不固定，余弦距离范围固定，在维度较多情况下也是[0,2]。因此，类似于客户评价、外观
距离:1. 明可夫斯基距离(Minkowski Distance)公式:其中p是一个变量,下面的所有距离都是这个公式的特例;p=1就是曼哈顿距离, P=2就是欧式距离,P=无穷时,就是切比雪夫距离. 2. 欧几里得距离(Euclidean Dista
1.欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离(也称欧几里得度量)指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。 在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。计算公式： 理解欧氏距离的比较通俗的一种方式，是通过二维向量的距离来进行理解。直观上的感觉，某个点到另一个点的直线距离使用场景：在数据完整(无维度数据缺失)的情况下, 维度间的衡量单位是一致
借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别 从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标（即个体各维度的特征数值）直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小（余弦相似度越大），两
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2024-07-04 04:48:02
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欧式距离欧氏距离就是我们平常所说的距离，如果是平面上的两个点 A(x1,y1) 和 B(x2,y2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ ；如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1) 和 B(x2,y2,z2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2‾‾‾‾‾‾‾
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2023-12-15 12:45:27
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1、欧式距离与余弦距离 对于两个向量 A和B ，其余弦相似度定义为 即两个向量夹角的余弦，关洼的是向量之间的角度关系，并不关心他们的绝对大小，真取值范围是［-1, 1］ 总体来说，欧氏距离体现数值上的绝对差异，而余弦距离体现方向上的相对差异。越接近于1说明两个样本的相对方向越相似，相反越靠近于-1，说明两个样本的方向越不一样。1）例如，统计两部剧的用户观看行为，用户A的观看向量为(0,1)，用户B
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2024-09-13 06:16:43
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两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是：前者是看成坐标系中两个点，来计算两点之间的距离；后者是看成坐标系中两个向量，来计算两向量之间的夹角。 前者因为是点，所以一般指位置上的差别，即距离；后者因为是向量，所以一般指方向上的差别，即所成夹角。 如下图所示： 数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧几里得距离）公式计算： 当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： 假设||A||、||B||表示向量A、B的2范数，例如向量[1,2,3]的2范数为：√(1²+2²
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2013-07-16 19:54:00
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两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义
原创
2023-03-28 09:40:25
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1.几何距离1.1.闵式距离又叫做闵可夫斯基距离,是欧氏空间中的一种测度，被看做是欧氏距离的一种推广，欧氏距离是闵可夫斯基距离的一种特殊情况。闵可夫斯基距离公式中，当p=2时，即为欧氏距离；当p=1时，即为曼哈顿距离；当 时，即为切比雪夫距离。1.2.欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真
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2023-11-10 21:07:07
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前言推荐算法有很多，最基础的就是协同过滤，前段时间对KTV数据比较感兴趣，大家去唱歌也只是唱熟悉的歌，那是不是有办法给大家一些建议拓展一下唱歌的宽度呢。KTV推荐可能要考虑很多因素，比如唱歌者的音域，年龄，地区，喜好，等等。第一版算法暂时只从item base的角度出发去给用户推荐。由于是个人兴趣，所以没有模型反馈迭代的过程，有兴趣的可以自己实现。协同过滤算法协同过滤又叫行为相似召回，其实就是基于
两者在归一化为单位向量的时候计算相似度结果完全一样。只不过余弦相似度是值越大月相似，欧式距离是值越小越相似 两者各自的适用模型： 欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。主要在乎的是值余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相
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2024-01-06 08:45:51
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k近邻：两个样本足够相似的话就有更高的概率属于同一个类别，看和它最相似的k个样本中那个类别最多 对KNN来说训练集就是模型 寻找超参数：领域知识、经验数值、实验搜索距离 p=1，2，3…KNN中距离的应用由此引入距离权重，权重为距离的倒数，这也是一种超参数weights=‘uniform’ ‘distance’ 
前因在机器学习/深度学习的很多任务中，我们通常会面临着两个样本之间相似度的比较。通常常用的两种度量方式为欧氏距离与余弦距离，那么在什么时候用欧氏距离？什么时候用余弦相似度？他们之间的联系与区别在哪里呢？探索在机器学习当中，通常以一组向量来表示样本
如上图所示，欧式距离是通过勾股定理来计算两个向量之间的距离：
余弦相似度是计算两个向量之间夹角的余弦值：
通常用1-D(x,y
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2024-05-16 11:59:18
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## Python 中从欧氏距离推断相似度的分析
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要评估数据点之间的相似性。欧氏距离是米标的度量、最常用的一种距离计算方式，用来衡量某一点与其他点在多维空间中的距离。通过欧氏距离，我们可以推断出相似度：距离越近，意味着点之间越相似，反之亦然。本文将探讨如何使用 Python 计算欧氏距离并推断相似度，同时给出代码示例。
### 欧氏距离的定义
在二维空
原创
2024-10-08 06:09:06
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DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1 DTW方法原理 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把‘A’这个音拖得很长，或者把‘i’发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移，亦即在还原位移的情
今天在看推荐算法里经典的求TOPK问题时，偶然看到了欧氏距离和余弦相似度的等价性，特此记录下来。基本定义以下定义来自维基百科。余弦相似度： 注意，余弦距离不等价于余弦相似度： 欧氏距离： 两者的区别与联系当item，也就是向量中的两个点，在各个维度归一化后，变为单位向量，可以导出欧氏距离和余弦相似度的关系： 在各个博客上很容易看到下面这句话“欧
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2024-08-12 13:48:39
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1、常见的距离算法1.1 欧几里得距离(Euclidean Distance)在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。Euclidean Distance是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。代码：>>> pdist = nn.PairwiseDi
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2024-01-06 09:13:14
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