三大相似基本模型公开课390

相似性度量是数据挖掘领域的基础算法，有着广泛的应用场景，如文本检索、推荐系统、图像处理等。在实际应用中，我们往往需要针对不同的业务场景选择不同的相似性度量模型，以达到更好的效果。本文将介绍三种常用的相似性度量模型，并提供对应的公开课资源，帮助大家深入理解和应用这些模型。

1. 欧氏距离

欧氏距离（Euclidean distance）是衡量两个数据点之间距离的一种度量方法，其计算公式如下：```
d(x, y) = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)
```

其中，x = (x1, x2, ..., xn) 和 y = (y1, y2, ..., yn) 是两个数据点，n 是数据点的维度。欧氏距离的优点在于计算简单、直观易懂，但是对于高维数据，其计算效率较低。公开课资源：
* [欧氏距离算法详解](/video/BV1vY4y1179M)

2. 余弦相似度

余弦相似度（Cosine similarity）是衡量两个向量之间夹角余弦值的一种度量方法，其计算公式如下：```
cos(x, y) = (x1 * y1 + x2 * y2 + ... + xn * yn) / (sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) * sqrt(y1^2 + y2^2 + ... + yn^2))
```

余弦相似度的取值范围为[-1, 1]，其中1表示两个向量完全相同，-1表示两个向量完全相反，0表示两个向量正交。余弦相似度的优点在于对于高维数据，其计算效率较高。公开课资源：
* [余弦相似度算法详解](/lecture/nlp/cosine-similarity-8-4-quOv)

3. Jaccard 相似性

Jaccard 相似度（Jaccard similarity）是衡量两个集合之间相似性的度量方法，其计算公式如下：```
J(A, B) = |A ∩ B| / |A ∪ B|
```

其中，A 和 B 是两个集合，|A ∩ B| 是两个集合的交集，|A ∪ B| 是两个集合的并集。Jaccard 相似度的取值范围为[0, 1]，其中0表示两个集合没有交集，1表示两个集合完全相同。Jaccard 相似度的优点在于对于集合数据，其计算简单、直观易懂。公开课资源：
* [Jaccard 相似度算法详解](/school-of-data-science/degree/nd025/course/ud188/lesson/359793)

欧氏距离、余弦相似度和 Jaccard 相似度是三种常用的相似性度量模型，每一种模型都有其自身的优缺点。在实际应用中，需要针对不同的业务场景选择不同的相似性度量模型，以达到更好的效果。本文介绍了这三种模型的计算公式、取值范围、优缺点和对应的公开课资源，希望能够帮助大家深入理解和应用这些模型。

2025-01-13

上一篇：高一物理中的三大模型

下一篇：草原防火，警钟长鸣！