Kesamaan cosinus umumnya digunakan sebagai metrik untuk mengukur jarak ketika besarnya vektor tidak menjadi masalah. Ini terjadi misalnya ketika bekerja dengan data teks yang diwakili oleh jumlah kata.
Kapan saya harus menggunakan kesamaan kosinus?
Kesamaan kosinus mengukur kesamaan antara dua vektor ruang hasil kali dalam. Ini diukur dengan kosinus sudut antara dua vektor dan menentukan apakah dua vektor menunjuk ke arah yang kira-kira sama. Ini sering digunakan untuk mengukur kesamaan dokumen dalam analisis teks.
Mengapa menggunakan kesamaan cosinus daripada jarak Euclidean?
Kesamaan kosinus menguntungkan karena meskipun dua dokumen serupa terpisah jauh oleh jarak Euclidean karena ukurannya (seperti, kata 'jangkrik' muncul 50 kali dalam satu dokumen dan 10 kali di dokumen lain) mereka dapat masih memiliki sudut yang lebih kecil di antara mereka. Semakin kecil sudutnya, semakin tinggi kemiripannya.
Apa perbedaan antara kesamaan cosinus dan jarak Euclidean?
Dalam artikel ini, kita telah mempelajari definisi formal jarak Euclidean dan kesamaan kosinus. Jarak Euclidean sesuai dengan norma-L2 dari perbedaan antara vektor. Kemiripan kosinus sebanding dengan hasil kali titik dua vektor dan berbanding terbalik dengan perkalian besarannya.
Apa perbedaan antara kesamaan kosinus dan jarak kosinus?
Biasanya, orang menggunakan kesamaan kosinus sebagai metrik kesamaan antara vektor. Sekarang, jarak dapat didefinisikan sebagai 1-cos_similarity. Intuisi di balik ini adalah bahwa jika 2 vektor sama persis maka kesamaannya adalah 1 (sudut=0) dan dengan demikian, jaraknya adalah 0 (1-1=0).
