A similaridade de cosseno é geralmente usada como métrica para medir distância quando a magnitude dos vetores não importa. Isso acontece, por exemplo, ao trabalhar com dados de texto representados por contagens de palavras.
Quando devo usar a similaridade de cosseno?
A similaridade de cosseno mede a similaridade entre dois vetores de um espaço de produto interno. É medido pelo cosseno do ângulo entre dois vetores e determina se dois vetores estão apontando aproximadamente na mesma direção. É frequentemente usado para medir a similaridade de documentos em análise de texto.
Por que usar similaridade de cosseno em vez de distância euclidiana?
A similaridade do cosseno é vantajosa porque mesmo que os dois documentos semelhantes estejam distantes pela distância euclidiana por causa do tamanho (como, a palavra 'grilo' apareceu 50 vezes em um documento e 10 vezes em outro) eles poderiam ainda tem um ângulo menor entre eles. Quanto menor o ângulo, maior a semelhança.
Qual é a diferença entre similaridade de cosseno e distância euclidiana?
Neste artigo, estudamos as definições formais de distância euclidiana e similaridade de cosseno. A distância euclidiana corresponde à norma L2 de uma diferença entre vetores. A similaridade do cosseno é proporcional ao produto escalar de dois vetores e inversamente proporcional ao produto de suas magnitudes.
Qual é a diferença entre similaridade de cosseno e distância de cosseno?
Geralmente, as pessoas usam a similaridade do cosseno como uma métrica de similaridade entre vetores. Agora, a distância pode ser definida como 1-cos_similarity. A intuição por trás disso é que se 2 vetores são perfeitamente iguais, então a similaridade é 1 (ângulo=0) e, portanto, a distância é 0 (1-1=0).
