Python全系列 教程
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向量的长度叫做向量的模,用两个竖线包起来的向量就代表向量的模,例如:||a||
对于一个n维向量,它的模为:
两个向量的内积(点乘)等于对应位置相乘再相加
两个向量的内积的本质是变成一个标量
使用两向量夹角θ的余弦值cosθ来表示两个向量的相似度,称为余弦相似度。余弦相似
度的范围是:[-1,1],夹角越小,余弦值越接近于1,两个向量越靠近,两者越相似。两个向
量有相同的指向时,余弦相似度的值为1;两个向量夹角为90°时,余弦相似度的值为0;两
个向量指向完全相反的方向时,余弦相似度的值为-1。
余弦相似度公式为:
其中,<a,b>表示的是向量a和向量b的内积,||a||和||b||分别表示向量a和向量b的模(长度)。
例如,向量a=(X~1~,Y~1~),向量b=(X~2~,Y~2~),代入余弦相似度公式可以得到:
可以将其推广至n维向量空间:
若向量a=(X~1~,X~2~,X~3~,...,X~n~),向量b=(Y1,Y2,Y3,...,Yn),其夹角的余弦值(余弦相似度)可
以表示为:
1. 向量(1,2)与向量(5,6)的内积结果是:
A (5,12)
B (6,8)
C (-4,-4)
D 17
2. 向量(3,4)的模是:
A 7
B 12
C 5
D 6
1=>D 2=>C