怎么比较两个向量组相似度 相关性2113是数据属性相关性的度量方5261法，相似度是数据对象相似性4102度量的方法，数据对象由多个数据属性描1653述，数据属性的相关性由相关系数来描述，数据对象的相似性由某种距离度量。许多数据分析算法会涉及相似性度量和相关性度量，如聚类、KNN等。相关性度量相关性用相关系数来度量，相关系数种类如下图所示。相关系数绝对值越大表是相关性越大，相关系数取值在-1–1之间，0表示不相关。各系数计算表达式和取值范围参考 相关性与相似性度量这里写图片描述相似性度量相似度用距离来度量，相似度度量指标种类如下图所示。相似度通常是非负的，取值在0-1之间。距离越大，相似性越小，在应用过程中要注意计算的是相似度还是距离。这里写图片描述Jaccard（杰卡德相似系数）两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例 这里写图片描述杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度这里写图片描述Cosine（余弦相似度）在二维空间中向量A(x1，y1)与向量B(x2，y2)的夹角余弦公式这里写图片描述夹角余弦取值范围为[-1，1]。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1，两个方向。
两个任意的方向余弦矩阵作差后 矩阵的秩最大是多少？ 如果你所说的方向余弦矩阵是指行列式为1的3阶实正交阵，那么可以这样做rank(A-B)=rank(I-A^TB)A^TB也是行列式为1的3阶实正交阵，其特征值1的重数是1或3所以rank(A-B)是0或2
有了词的vec，怎样算sentence的vec，并计算之间的距离（相似度）？ 希望能给出一个完整的最简化的代码样例，感谢各位老司机，希望你们的经验能让更多人学习到，发挥最大边际…
怎样使用Spark计算一个集合各个元素（向量表示的）的两两之间的余弦相似度？ 每个元素由一个向量表示：elem：（v1，v2，v3，.，vn），把所有元素的集合放入了一个RDD中。
关于方向余弦矩阵的问题 公式2-3 与 2-4 我想应该可以用方向余弦矩阵推导出来的 以下是原文和推导过程：请问符号为什么不同？还是我推导错误了？在网上看到一个结论说：方向。
向量的方向余弦怎么求 |＝设：A（x1，y1，z1），B（x2，y2，z2）.d＝|AB|＝√[（x2-x1）2+（y2-y1）2+（z2-z1）2]向量AB的方向余弦＝｛（x2-x1）/d，（y2-y1）/d.（z2-z1）/d｝（x2-x1）/d＝cosα.，（y2-y1）/d＝cosβ.（z2-z1）/d＝cosγ其中：α，β，γ是向量AB分别与x轴。y轴，z轴所成的夹角[0≤α，β，γ≤π]希望有点帮助
问一下坐标系里求三角形面积的公式 不是矩阵，而是行列式形式，在平面内三角形面积公式：|x1 y1 1|S△=(1/2)|x2 y2 1|x3 y3 1|在空间，则用向量的叉积（向量积）的模的1/2，S△ABC=|（1/2）|向量AB×向量AC|=|i j k|(1/2)|(x2-x1 y2-y1 z2-z1|x3-x.
怎么度量两个矩阵之间的距离 两个矩阵的距离好像是同过勒贝格测度定义的吧，具体可以看下实变函数，就是相当于线性变换的测度集。
方向余弦矩阵的确定方法 变换部分文字 pp概述 原则上，所有图象处理都是图像的变换，而本章所谓的图象变换特指数字图象经过某种数学工具的处理，把原先二维空间域中的数据，变换到另外一个\"变换域。
