Persamaan kosinus biasanya digunakan sebagai metrik untuk mengukur jarak apabila magnitud vektor tidak penting. Ini berlaku sebagai contoh apabila menggunakan data teks yang diwakili oleh bilangan perkataan.
Bilakah saya harus menggunakan persamaan kosinus?
Persamaan kosinus mengukur persamaan antara dua vektor ruang produk dalam. Ia diukur dengan kosinus sudut antara dua vektor dan menentukan sama ada dua vektor menunjuk ke arah yang hampir sama. Ia sering digunakan untuk mengukur persamaan dokumen dalam analisis teks.
Mengapa menggunakan persamaan kosinus dan bukannya jarak Euclidean?
Persamaan kosinus adalah berfaedah kerana walaupun kedua-dua dokumen yang serupa dipisahkan jauh oleh jarak Euclidean kerana saiznya (seperti, perkataan 'kriket' muncul 50 kali dalam satu dokumen dan 10 kali dalam dokumen lain) mereka boleh masih mempunyai sudut yang lebih kecil di antara mereka. Lebih kecil sudut, lebih tinggi persamaan.
Apakah perbezaan antara persamaan kosinus dan jarak Euclidean?
Dalam artikel ini, kami telah mengkaji takrif formal jarak Euclidean dan persamaan kosinus. Jarak Euclidean sepadan dengan norma L2 bagi perbezaan antara vektor. Persamaan kosinus adalah berkadar dengan hasil darab titik dua vektor dan berkadar songsang dengan hasil darab magnitudnya.
Apakah perbezaan antara persamaan kosinus dan jarak kosinus?
Biasanya, orang menggunakan persamaan kosinus sebagai metrik persamaan antara vektor. Kini, jarak boleh ditakrifkan sebagai 1-cos_similarity. Intuisi di sebalik ini ialah jika 2 vektor adalah sama sempurna maka persamaan ialah 1 (sudut=0) dan dengan itu, jarak ialah 0 (1-1=0).