相信很多学习向量空间模型(Vector Space Model)的人都会被其中的余弦定理公式所迷惑..

因为一看到余弦定理,肯定会先想起初中时的那条最简单的公式cosA=a/c(邻边比斜边),见下图:

但是,初中那条公式是只适用于直角三角形的,而在非直角三角形中,余弦定理的公式是:

cosA=(c2 + b2 - a2)/2bc

不过这条公式也和向量空间模型中的余弦定理公式不沾边,迷惑..

引用吴军老师的数学之美系列的余弦定理和新闻的分类里面的一段:

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假定三角形的三条边为 a, b 和 c，对应的三个角为 A, B 和 C，那么角 A 的余弦

如果我们将三角形的两边 b 和 c 看成是两个向量，那么上述公式等价于

其中分母表示两个向量 b 和 c

的长度，分子表示两个向量的内积。

举一个具体的例子，假如新闻 X 和新闻 Y 对应向量分别是x1,x2,...,x64000

和y1,y2,...,y64000,

那么它们夹角的余弦等于

-------------------引用完毕分界线------------------------

高中那条公式又怎么会等价于向量那条公式呢?

原来它从高中的平面几何跳跃到大学的线性代数的向量计算..

关于线性代数中的向量和向量空间,可以参考下面两个页面:

在线性代数的向量计算的余弦定理中,

* 分子是两个向量的点积(wiki),点积的定理和计算公式:

The dot product of two vectors a =

[a1,

a2, … ,

an] and

b = [b1,

b2, … ,

bn] is defined

as:

点积(dot product),又叫内积,数量积..(Clotho注:

product常见的是产品的意思,但在数学上是乘积的意思.)

* 分母是两个向量的长度相乘.这里的向量长度的计算公式也比较难理解.

假设是二维向量或者三维向量,可以抽象地理解为在直角坐标轴中的有向线段,如图:

d2

= x2 + y2 -> d =

sprt(x2 + y2)

d2

= x2 + y2 + z2

->  d =

sprt(x2 + y2 + z2)

三维以上的维度很难用图来表示,但是再多维度的向量,也仍然可以用这条公式来计算:

dn2 = x12 + x22 + .. + xn2  -> dn = sprt(x12 + x22 + .. + xn2)

在文本相似度计算中,向量中的维度x1,x2..xn其实就是词项(term)的权重,一般就是词项的tf-idf值.

而这条看上去很抽象的公式,其实就是为了计算两篇文章的相似度.

文本相似度计算的处理流程是:

1.对所有文章进行分词

2.分词的同时计算各个词的tf值

3.所有文章分词完毕后计算idf值

4.生成每篇文章对应的n维向量(n是切分出来的词数,向量的项就是各个词的tf-idf值)

5.对文章的向量两篇两篇代入余弦定理公式计算,得出的cos值就是它们之间的相似度了

当两条新闻向量夹角的余弦等于一时，这两条新闻完全重复(用这个办法可以删除重复的网页)；当夹角的余弦接近于一时，两条新闻相似，从而可以归成一类；夹角的余弦越小，两条新闻越不相关。

余弦定理是常见的相似度衡量方法之一，见博文“机器学习中的相似性度量 (多种几何距离定义)”

7.

夹角余弦(Cosine)

有没有搞错，又不是学几何，怎么扯到夹角余弦了？各位看官稍安勿躁。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：

(2)

两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦

类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。

即：

夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。

例如 在TF-IDF上的应用，见博文“tf-idf”

在向量空间模型里的应用

TF-IDF权重计算方法经常会和余弦相似度(cosine

similarity)一同使用於向量空间模型中，用以判断两份文件之间的相似性。