La similitud del coseno se usa generalmente como una métrica para medir la distancia cuando la magnitud de los vectores no importa. Esto sucede, por ejemplo, cuando se trabaja con datos de texto representados por recuentos de palabras.
¿Cuándo debo usar la similitud del coseno?
La similitud del coseno mide la similitud entre dos vectores de un espacio de producto interno. Se mide por el coseno del ángulo entre dos vectores y determina si dos vectores apuntan aproximadamente en la misma dirección. A menudo se utiliza para medir la similitud de documentos en análisis de texto.
¿Por qué usar la similitud del coseno en lugar de la distancia euclidiana?
La similitud del coseno es ventajosa porque incluso si los dos documentos similares están separados por la distancia euclidiana debido al tamaño (por ejemplo, la palabra 'cricket' apareció 50 veces en un documento y 10 veces en otro) podrían todavía tienen un ángulo más pequeño entre ellos. Cuanto menor sea el ángulo, mayor será la similitud.
¿Cuál es la diferencia entre la similitud del coseno y la distancia euclidiana?
En este artículo, hemos estudiado las definiciones formales de la distancia euclidiana y la similitud del coseno. La distancia euclidiana corresponde a la norma L2 de una diferencia entre vectores. La similitud del coseno es proporcional al producto escalar de dos vectores e inversamente proporcional al producto de sus magnitudes.
¿Cuál es la diferencia entre la similitud del coseno y la distancia del coseno?
Por lo general, la gente usa la similitud del coseno como una métrica de similitud entre vectores. Ahora, la distancia se puede definir como 1-cos_similarity. La intuición detrás de esto es que si 2 vectores son perfectamente iguales, entonces la similitud es 1 (ángulo=0) y, por lo tanto, la distancia es 0 (1-1=0).