コサイン類似度とは? わかりやすく解説

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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)』 (2024/08/03 22:21 UTC 版)

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

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関連項目

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.

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