余弦相似度(Cosine Similarity) 😊

在我们日常生活中，经常会遇到需要比较两个事物之间相似度的情况，这时，余弦相似度就成为了一种非常有效的工具。🚀

想象一下，你正在尝试比较两篇文档之间的相似度，或者是在电影推荐系统中衡量用户兴趣与电影内容的匹配程度。这时候，余弦相似度就可以派上用场了。🔍

余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。当两个向量完全相同时，它们的余弦相似度为1；而当它们完全相反时，则为-1。当它们之间没有关系时，余弦相似度接近于0。🎯

在实际应用中，我们可以将文档中的单词出现频率或者用户的喜好作为特征向量的元素。然后利用余弦相似度公式计算这些向量之间的相似度。这样一来，我们就能更准确地衡量不同对象之间的相似性了。📚

总而言之，余弦相似度是一种强大的工具，它可以帮助我们在各种场景下更好地理解和衡量数据间的相似性。🌈

余弦相似度 数据分析 机器学习 📈

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