В чем разница между евклидовым и косинусным расстоянием в машинном обучении?

Разница между евклидовым и косинусным расстоянием в машинном обучении заключается в том, что они измеряют разные понятия близости между точками данных. www.analyticsvidhya.com shakhbanov.org

Евклидово расстояние представляет собой кратчайшее расстояние между двумя векторами и вычисляется как квадратный корень из суммы квадратов разностей между соответствующими элементами. www.analyticsvidhya.com Оно подходит для измерения абсолютных различий, но может быть менее эффективным в высокоразмерных пространствах. habr.com

Косинусное расстояние измеряет сходство между двумя векторами в многомерном пространстве. shakhbanov.org Эта метрика не зависит от нормирования векторов, поскольку вычисляется как косинус угла между ними. shakhbanov.org Чем ближе значение к 1, тем более схожи векторы по направлению. shakhbanov.org

Выбор между этими метриками зависит от конкретной задачи машинного обучения. {7-host} Например, евклидово расстояние обычно лучше подходит для классификации текста, а косинусное — для поиска наиболее похожих текстов для данного документа. {7-host}