【相似度计算】欧式距离、汉明距离、余弦距离

2024-05-13 01:58:58

整理下最近回顾相似度计算的笔记

目录

一、欧式距离

二、汉明距离

三、*余弦相似度*

一、欧式距离

欧式距离是最常见的一种距离度量方式，衡量的是多维空间中两个点之间的绝对距离。
计算公式如下：

1、n维空间中的点x和y的坐标分别为： $x=(x_{1},....x_{n})$ , $y=(y_{1},.......,y_{n})$ ，则点x和点y之间的欧式距离为：

2、二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：

$d(a,b)=\sqrt{(x_{1}-x_{2})^{2}+(y_{1}-y_{2})^{2}}$

3、两个n维向量 $a(x_{11},x_{12}.......x_{1n})$ 和向量 $b(x_{21},x_{22}.......x_{2n})$ 之间的欧式距离为：

二、汉明距离

汉明距离(Hamming Distance)可以用来计算长度相等两个向量的相似度；

1、汉明距离的计算方式为：比较向量的每一位是否相同，若不同则汉明距离加1，这样即可得到汉明距离。向量相似度越高，对应的汉明距离越小。

2、汉明距离可以比较两个二进制串，a=11101010，b=11011010。a和b两个二进制串不同的位数为2，则汉明距离为2。

三、余弦相似度

余弦相似度：是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的余弦相似度。两个向量越相似夹角越小，余弦值越接近1。

1、a，b为两个向量，余弦距离计算公式为：

注：分子为向量a与向量b的内积，分母为向量a的模乘以向量b的模。

附录：向量模(即向量的长度)计算方法：

2、n维向量的余弦相似度计算。

或详细写

3、余弦相似度的取值范围为[-1，1]，越接近于1表示相似度越高。

【相似度计算】欧式距离、汉明距离、余弦距离相关推荐

[机器学习-概念] 什么是欧式距离、标准化欧式距离、马氏距离、余弦距离
1.欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离源自N维欧氏空间中两点x1,x2x_1,x_2x1,x2间的距离公式: 2.标准化欧式距离(Standardized Euclidea ...
欧式距离、标准化欧式距离、马氏距离、余弦距离
目录欧氏距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦距离汉明距离曼哈顿(Manhattan)距离 1.欧式距离欧式距离源自N维欧氏空间中两点x1,x2x1,x2间的距离公式: 2.标准化欧式距离 ...
相似度计算（欧式距离和余弦距离）
相似度:即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,相似度的值越大说明个体差异越大. 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何,一个好的做法就是将这些文本 ...
各种距离欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准欧氏距离、马氏距离、余弦距离、汉明距离、杰拉德距离、相关距离、信息熵...
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学.初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离. 二维平面上点a(x1,y1)与b( ...
计算特征矩阵之间的余弦距离（余弦相似度）
转自两矩阵各向量余弦相似度计算操作向量化.md - 苏轶然 - 博客园 (cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/suanec/p/9121092.html 对A,B矩 ...
简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（三）：距离度量、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离
K-近邻算法文章目录 K-近邻算法学习目标 1.3 距离度量 1 欧式距离**(Euclidean Distance):** 2 **曼哈顿距离(Manhattan Distance):** 3 ...
相似度计算——欧氏距离、汉明距离、余弦相似度
计算图像间的相似性可以使用欧氏距离.余弦相似度/作为度量,前者强调点的思想,后者注重线的思想. 欧氏距离欧式距离/Euclidean Distance即n维空间中两个点之间的实际距离.已知两个点A= ...
【转】海量数据相似度计算之simhash和海明距离
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 通过采集系统我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何 ...
python数组如果余弦_numpy :: 计算特征之间的余弦距离
余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索人脸识别检索相似图片检索原理简述下面是但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时 ...
曼哈顿距离，欧式距离，余弦距离
1.曼哈顿距离曼哈顿距离,叫出租车距离的.具见上图黄线,应该就能明白. 计算距离最简单的方法是曼哈顿距离.假设,先考虑二维情况,只有两个乐队 x 和 y,用户A的评价为(x1,y1),用户B的评价为 ...

最新文章

热门文章