1. 欧式距离关注的是两点在多维空间中的实际距离，强调了距离的绝对值大小。而余弦相似度则强调的是向量的方向，忽略了向量的长度，关注的是角度。2. 欧式距离适用于各种类型的数据（如连续型数据），而余弦相似度更适用于表示为向量的数据（如文本数据），尤其是在高维空间中，它能有效避免维度灾难问题。
然而，关键的区别在于它们的含义和应用场景。余弦相似度更侧重于向量方向的匹配，适用于角度相近的向量比较，如文本相似度或推荐系统中用户兴趣的匹配。而欧式距离则更直观地表示了两个点之间的实际距离，常用于机器学习中的聚类和分类任务。如果你对算法面试或者刷题感兴趣，可以关注我们的微信公众号“算法...
此时,余弦相似度/欧式距离计算公式为 cos=a·b||a||∗||b||=x1x12+y12∗x2x22+y22+y1x12+y12∗y2x22+y22euc=(x1x12+y12−x2x22+y22)2+(y1x12+y12−y2x22+y22)2 可以得到两者的关系为: euc=2(1−cos) 其中1−cos表示余弦距离。 2 区别 欧氏距离衡量的是空间各点的绝对距离,跟各...
欧式距离体现的是数值上的绝对差异。
欧式距离: dist(A,B)=∥A−B∥2= ⎷n∑i=1(xi−yi)2dist(A,B)=‖A−B‖2=∑i=1n(xi−yi)2 如果对向量模长进行归一化,欧式距离和余弦相似度有如下计算关系: ∥A−B∥2=√2(1−cos(A,B))‖A−B‖2=2(1−cos(A,B)) ...
欧式距离: dist(A,B)=∥A−B∥2= ⎷n∑i=1(xi−yi)2dist(A,B)=‖A−B‖2=∑i=1n(xi−yi)2 如果对向量模长进行归一化,欧式距离和余弦相似度有如下计算关系: ∥A−B∥2=√2(1−cos(A,B))‖A−B‖2=2(1−cos(A,B)) ...