コサイン類似度

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コサイン類似度

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/04/29 22:32 UTC 版)

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コサイン類似度（コサインるいじど、Cosine similarity）はデータ分析において、内積空間で定義される二つの非零ベクトル間の類似度の尺度（英語版）である。

解説

コサイン類似度は、二つのベクトルのなす角度のコサイン値である。つまり、二つのベクトルのドット積をその大きさの積で割ったものであり、コサイン類似度はベクトルの大きさには依存せず、なす角度にのみ依存する。コサイン類似度は常に区間${\displaystyle [-1,1]}$

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プロパティ

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関連項目

• ベクトルのなす角
• ソーレンセン-ダイス係数（英語版）
• ハミング距離
• 相関
• ジャカール指数（英語版）
• SimRank（英語版）
• 情報検索

脚注

1. ^ Singhal, Amit (2001). "Modern Information Retrieval: A Brief Overview". Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering 24 (4): 35–43.
2. ^ P.-N. Tan, M. Steinbach & V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley (2005), ISBN 0-321-32136-7, chapter 8; page 500.

外部リンク

• Weighted cosine measure
• A tutorial on cosine similarity using Python