Howtosignalprocessing
Jarak Euclidean sesuai dengan norma L2 dari perbedaan antara vektor. Kesamaan kosinus sebanding dengan produk titik dari dua vektor dan berbanding terbalik dengan produk besaran mereka.
- Mengapa kesamaan kosinus lebih baik dari jarak Euclidean?
- Adalah jarak euclidean sama dengan kesamaan kosinus?
- Adalah jarak cosinus sama dengan jarak Euclidean?
- Kapan Anda harus menggunakan kesamaan kosinus?
Mengapa kesamaan kosinus lebih baik dari jarak Euclidean?
Kesamaan kosinus bermanfaat karena bahkan jika dua objek data yang serupa berjauhan dengan jarak Euclidean karena ukurannya, mereka masih bisa memiliki sudut yang lebih kecil di antara mereka. Sudut yang lebih kecil, lebih tinggi kesamaannya.
Adalah jarak euclidean sama dengan kesamaan kosinus?
Peringatan: Untuk vektor yang dinormalisasi (vektor unit), kesamaan kosinus dan jarak Euclidean pada dasarnya setara (meminimalkan satu setara untuk memaksimalkan yang lain). Ini karena untuk vektor unit, kesamaan kosinus dihitung hanya sebagai produk titik dan ‖x - y‖2 = 2 - xty.
Adalah jarak cosinus sama dengan jarak Euclidean?
Meskipun besarnya (panjang) vektor berbeda, ukuran kesamaan kosinus menunjukkan bahwa OA lebih mirip dengan OB daripada OC. Seperti dapat dilihat dari output di atas, ukuran kesamaan cosinus lebih baik dari jarak Euclidean.
Kapan Anda harus menggunakan kesamaan kosinus?
2.4.
Kesamaan kosinus mengukur kesamaan antara dua vektor ruang produk dalam. Diukur dengan cosinus sudut antara dua vektor dan menentukan apakah dua vektor menunjuk ke arah yang kira -kira sama. Sering digunakan untuk mengukur kesamaan dokumen dalam analisis teks.
