კოსინუსების მსგავსება ზოგადად გამოიყენება როგორც მეტრიკა მანძილის გასაზომად, როდესაც ვექტორების სიდიდეს მნიშვნელობა არ აქვს. ეს ხდება, მაგალითად, ტექსტურ მონაცემებთან მუშაობისას, რომლებიც წარმოდგენილია სიტყვების დათვლით.
როდის უნდა გამოვიყენო კოსინუსური მსგავსება?
კოსინუსური მსგავსება ზომავს მსგავსებას შიდა პროდუქტის სივრცის ორ ვექტორს შორის. ის იზომება ორ ვექტორს შორის კუთხის კოსინუსით და ადგენს, ორი ვექტორი დაახლოებით ერთი და იმავე მიმართულებით არის მიმართული. ხშირად გამოიყენება დოკუმენტების მსგავსების გასაზომად ტექსტის ანალიზში.
რატომ გამოვიყენოთ კოსინუსური მსგავსება ევკლიდური მანძილის ნაცვლად?
კოსინუსური მსგავსება ხელსაყრელია, რადგან მაშინაც კი, თუ ორი მსგავსი დოკუმენტი ერთმანეთისგან შორს არის ევკლიდური მანძილით ზომის გამო (როგორც, სიტყვა "კრიკეტი" 50-ჯერ გამოჩნდა ერთ დოკუმენტში და 10-ჯერ მეორეში) მათ შეეძლოთ. ჯერ კიდევ აქვს უფრო მცირე კუთხე მათ შორის. რაც უფრო მცირეა კუთხე, მით უფრო მაღალია მსგავსება.
რა განსხვავებაა კოსინუსების მსგავსებასა და ევკლიდეს მანძილს შორის?
ამ სტატიაში ჩვენ შევისწავლეთ ევკლიდური მანძილისა და კოსინუსების მსგავსების ოფიციალური განმარტებები. ევკლიდეს მანძილი შეესაბამება ვექტორებს შორის სხვაობის L2-ნორმას. კოსინუსების მსგავსება პროპორციულია ორი ვექტორის წერტილოვანი ნამრავლისა და უკუპროპორციულია მათი სიდიდეების ნამრავლის.
რა განსხვავებაა კოსინუსების მსგავსებასა და კოსინუსურ მანძილს შორის?
ჩვეულებრივ, ადამიანები იყენებენ კოსინუსების მსგავსებას, როგორც ვექტორებს შორის მსგავსების მეტრიკას. ახლა მანძილი შეიძლება განისაზღვროს როგორც 1-cos_similarity. ამის უკან არსებული ინტუიცია არის ის, რომ თუ 2 ვექტორი სრულყოფილად ერთნაირია, მაშინ მსგავსება არის 1 (კუთხე=0) და ამდენად, მანძილი არის 0 (1-1=0).
