דמיון בקוסינוס משמש בדרך כלל כמדד עבור מדידת מרחק כאשר גודל הווקטורים אינו משנה. זה קורה למשל כאשר עובדים עם נתוני טקסט המיוצגים על ידי ספירת מילים.
מתי עלי להשתמש בדמיון קוסינוס?
דמיון קוסינוס מודד את הדמיון בין שני וקטורים של מרחב מוצר פנימי. הוא נמדד בקוסינוס של הזווית בין שני וקטורים וקובע אם שני וקטורים מצביעים בערך באותו כיוון. הוא משמש לעתים קרובות למדידת דמיון במסמך ב-ניתוח טקסט.
למה להשתמש בדמיון קוסינוס במקום במרחק אוקלידי?
הדמיון הקוסינוס הוא יתרון מכיוון שגם אם שני המסמכים הדומים מרוחקים זה מזה במרחק האוקלידי בגלל הגודל (כמו, המילה 'צרצר' הופיעה 50 פעמים במסמך אחד ו-10 פעמים במסמך אחר) הם יכולים עדיין יש זווית קטנה יותר ביניהם. קטן יותר הזווית, גבוה יותר הדמיון.
מה ההבדל בין דמיון קוסינוס למרחק אוקלידי?
במאמר זה, למדנו את ההגדרות הפורמליות של מרחק אוקלידי ודמיון קוסינוס. המרחק האוקלידי מתאים ל-נורמת L2 של הבדל בין וקטורים. הדמיון הקוסינוס הוא פרופורציונלי למכפלת הנקודה של שני וקטורים ובפרופורציונלי הפוך למכפלת הגדלים שלהם.
מה ההבדל בין דמיון קוסינוס למרחק קוסינוס?
בדרך כלל, אנשים משתמשים בדמיון הקוסינוס כמדד דמיון בין וקטורים. כעת, ניתן להגדיר את המרחק כ-1-cos_similarity. האינטואיציה מאחורי זה היא שאם 2 וקטורים זהים לחלוטין אז הדמיון הוא 1 (זווית=0) ולכן, המרחק הוא 0 (1-1=0).
