Kosinus oʻxshashligi odatda vektorlarning kattaligi muhim boʻlmaganda masofani oʻlchash uchun koʻrsatkich sifatida ishlatiladi. Bu, masalan, so‘zlar soni bilan ifodalangan matn ma’lumotlari bilan ishlashda sodir bo‘ladi.
Kosinus oʻxshashligini qachon ishlatishim kerak?
Kosinus oʻxshashligi mahsulotning ichki fazosining ikkita vektori oʻrtasidagi oʻxshashlikni oʻlchaydi. U ikkita vektor orasidagi burchakning kosinusu bilan o'lchanadi va ikkita vektor taxminan bir xil yo'nalishga ishora qiladimi yoki yo'qligini aniqlaydi. Koʻpincha matn tahlilida hujjat oʻxshashligini oʻlchash uchun ishlatiladi.
Nega Evklid masofasi oʻrniga kosinus oʻxshashligidan foydalaniladi?
Kosinus oʻxshashligi foydalidir, chunki ikkita oʻxshash hujjat oʻlchamiga koʻra bir-biridan Yevklid masofasida uzoq boʻlsa ham (masalan, “kriket” soʻzi bir hujjatda 50 marta, boshqasida 10 marta paydo boʻlgan) ular ular orasida hali ham kichikroq burchak bor. Burchak qanchalik kichik bo'lsa, o'xshashlik katta bo'ladi.
Kosinus o'xshashligi va Evklid masofasi o'rtasidagi farq nima?
Ushbu maqolada biz Evklid masofasi va kosinus oʻxshashligining rasmiy taʼriflarini oʻrganib chiqdik. Evklid masofasi vektorlar orasidagi farqning L2-normasiga mos keladi. Kosinus o'xshashligi ikkita vektorning nuqta ko'paytmasiga proportsional va ularning kattaliklari mahsulotiga teskari proportsionaldir.
Kosinus o'xshashligi va kosinus masofasi o'rtasidagi farq nima?
Odatda odamlar kosinus oʻxshashligini vektorlar orasidagi oʻxshashlik koʻrsatkichi sifatida ishlatadilar. Endi masofani 1-cos_o'xshashlik sifatida aniqlash mumkin. Buning ortidagi sezgi shundan iboratki, agar ikkita vektor mutlaqo bir xil bo'lsa, o'xshashlik 1 (burchak=0) bo'ladi va shuning uchun masofa 0 (1-1=0).
