Разница между евклидовым и косинусным расстоянием в машинном обучении заключается в том, что они измеряют разные понятия близости между точками данных. 24

Евклидово расстояние представляет собой кратчайшее расстояние между двумя векторами и вычисляется как квадратный корень из суммы квадратов разностей между соответствующими элементами. 2 Оно подходит для измерения абсолютных различий, но может быть менее эффективным в высокоразмерных пространствах. 1

Косинусное расстояние измеряет сходство между двумя векторами в многомерном пространстве. 4 Эта метрика не зависит от нормирования векторов, поскольку вычисляется как косинус угла между ними. 4 Чем ближе значение к 1, тем более схожи векторы по направлению. 4

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