Косинусын ижил төстэй байдлыг ерөнхийдөө векторуудын хэмжээ хамаагүй зайг хэмжих хэмжүүр болгон ашигладаг. Энэ нь жишээ нь үгийн тоогоор илэрхийлэгдсэн текст өгөгдөлтэй ажиллах үед тохиолддог.
Би хэзээ косинусын ижил төстэй байдлыг ашиглах ёстой вэ?
Косинусын ижил төстэй байдал нь бүтээгдэхүүний дотоод орон зайн хоёр векторын ижил төстэй байдлыг хэмждэг. Энэ нь хоёр векторын хоорондох өнцгийн косинусаар хэмжигдэх бөгөөд хоёр вектор ойролцоогоор ижил чиглэлд чиглэж байгаа эсэхийг тодорхойлдог. Энэ нь ихэвчлэн текст анализ дахь баримт бичгийн ижил төстэй байдлыг хэмжихэд ашиглагддаг.
Яагаад Евклидийн зайны оронд косинусын ижил төстэй байдлыг ашигладаг вэ?
Косинусын ижил төстэй байдал нь давуу талтай, учир нь ижил төстэй хоёр баримт бичиг хэмжээнээсээ болоод Евклидийн зайнаас хол зайтай байсан ч (жишээлбэл, "крикет" гэдэг үг нэг баримт бичигт 50 удаа, нөгөө баримтад 10 удаа гарсан) боломжтой. хоорондоо бага өнцөгтэй хэвээр байна. Өнцөг бага байх тусам ижил төстэй байдал өндөр байна.
Косинусын ижил төстэй байдал ба Евклидийн зай хоёрын ялгаа юу вэ?
Энэ нийтлэлд бид Евклидийн зай ба косинусын ижил төстэй байдлын албан ёсны тодорхойлолтуудыг судалсан. Евклидийн зай нь векторуудын хоорондын ялгааны L2 норм-тай тохирч байна. Косинусын ижил төстэй байдал нь хоёр векторын цэгэн үржвэртэй пропорциональ ба тэдгээрийн хэмжээсийн үржвэртэй урвуу пропорциональ байна.
Косинусын ижил төстэй байдал ба косинусын зай хоёрын ялгаа юу вэ?
Ихэвчлэн хүмүүс косинусын ижил төстэй байдлыг вектор хоорондын ижил төстэй байдлын хэмжүүр болгон ашигладаг. Одоо зайг 1-cos_like гэж тодорхойлж болно. Үүний цаана байгаа зөн совин нь хэрэв 2 вектор төгс ижил байвал ижил төстэй байдал нь 1 (өнцөг=0) ба зай нь 0 (1-1=0) болно.
