向量 A = (x1, y1),向量 B = (x2, y2)

向量欧式距离:

向量点积:

向量的模:

向量归一化:向量除以模长,也就是 A / |A|

向量余弦相似度:也相当于向量归一化后的点积 A*B / |A| * |B| == A / |A| * B / |B|

向量余弦距离:用1减去余弦相似度 1 - cos(A, B)。余弦距离的取值范围为[0,2]

归一化后的向量的余弦距离和欧氏距离是等价的(排序的角度),参考:
https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/88736615

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