В чем разница между cosine similarity и другими методами вычисления близости данных?

Cosine Similarity и некоторые другие методы вычисления близости данных имеют разные подходы к оценке сходства векторов. zilliz.com www.myscale.com

Cosine Similarity оценивает угол между векторами, а не их длину. dzen.ru Этот метод полезен, когда длина векторов не указывает на их сходство. www.myscale.com Cosine Similarity подходит для анализа многомерных данных, так как эффективен с точки зрения вычислений и может работать с разреженными данными. zilliz.com

Некоторые другие методы:

• Евклидово расстояние. zilliz.com www.myscale.com Вычисляет расстояние между двумя точками в пространстве по прямой. www.myscale.com Этот метод важен для определения геометрической близости векторов, особенно в низкомерных пространствах, где длины векторов играют значительную роль в оценке сходства. www.myscale.com
• Манхэттенское расстояние. zilliz.com Также известное как L1-расстояние, оно вычисляет расстояние между точками, суммируя абсолютные различия по каждому измерению. zilliz.com В отличие от Евклидова расстояния, которое измеряет «по прямой», Манхэттенское расстояние следует по сетке. zilliz.com
• Коэффициенты корреляции. habr.com Самый простой способ вычисления схожести объектов по числовым характеристикам. habr.com Этот метод работает в большинстве повседневных задач, когда у каждого объекта исследования присутствует одинаковый набор метрик. habr.com

Выбор подходящего метода зависит от конкретной задачи и характеристик анализируемых данных. www.scaler.com