return similarity # 示例向量,可以是实际CSI和反馈CSI的表示 actual_csi = np.array([1, 2, 3, 4]) feedback_csi = np.array([2, 2, 3, 4]) # 计算余弦相似度 similarity = cosine_similarity(actual_csi, feedback_csi) print(f"余弦相似度: {similarity...
cosine_similarity结果的范围是[-1, 1],其中1表示完全相似,-1表示完全不相似,0表示两个向量是正交的。 这个函数常用于文本分析、推荐系统等领域。同时,值得注意的是,余弦相似度更多的是从方向上区分差异,而对绝对的数值不敏感。因此,有时可能需要调整余弦相似度以更准确地反映向量的相似性。 以上信息仅供参考,如...
它的值范围在 -1 和 1 之间,其中 1 表示两个向量完全相同,0 表示它们完全不相关,-1 表示它们方向相反。本文将探讨余弦相似度的数学公式,并通过 PyTorch 进行实现。 余弦相似度的数学公式 给定两个向量 (A) 和 (B),余弦相似度可以通过以下公式计算: [ \text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot...
再看F.cosine_similarity()的dim: 对于二维矩阵,dim=0表示对应列的列向量之间进行cos相似度计算。 dim=1表示相对应的行向量之间的余弦相似度计算, 默认情况下dim=1,即当不设置dim参数时,是计算行向量之间的相似度。 如何计算两两之间的相似度? 如果要想两两计算相似度,需要使用unsqueeze函数进行增加矩阵维度。
1. 余弦相似度(Cosine Similarity): 余弦相似度是用于度量向量之间的相似性的常用方法。它将向量视为多维空间中的点,通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示越相似,越接近-1表示越不相似。 2. 欧氏距离(Euclidean Distance): 欧氏距离是用于度...
结构相似性 structural similarity:是一种衡量两幅图像相似度的指标。 余弦相似度 cosine similarity:通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 困惑度 perplexity:度量概率分布或概率模型的预测结果与样本的契合程度,困惑度越低则契合...
🐛 Bug While the defination of cosine similarity indicates the output should be in the range of [0, 1], the F.cosine_similarity may return negative values. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch import torch.nn.functio...
publicclassCosineSimilarity{// 计算向量的点积publicstaticdoubledotProduct(double[]vecA,double[]vecB){doubledotProduct=0.0;for(inti=0;i<vecA.length;i++){dotProduct+=vecA[i]*vecB[i];}returndotProduct;}// 计算向量的模publicstaticdoublenorm(double[]vec){doublesum=0.0;for(doubleval:vec){sum+=...
一般情况下,相似度都是归一化到[0,1]区间内,因此余弦相似度表示为 cosineSIM = 0.5cosθ + 0.5 2. 余弦相似度的python实现 import numpy as np def bit_product_sum(x, y): return sum([item[0] * item[1] for item in zip(x, y)]) def cosine_similarity(x, y, norm=False): """ 计算两...
Cosine 相似度的取值范围也为 0 到 1,值越接近 1 表示相似度越高。 基于向量的文本相似度计算方法 基于向量的文本相似度计算方法 向量化是文本相似度计算的重要方法之一,它将文本转化为向量 表示,然后通过向量之间的运算来求得文本相似度。向量化的方法有 很多,比如词袋模型、TF-IDF 模型、word2vec 模型等。其中...