这篇文章讲述了余弦距离和欧氏距离的区别：
欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。
余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。
机器学习中的相似性度量
这篇文章讲了N多个距离
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欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。
余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。
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余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析 这篇文章讲述了余弦距离和欧氏距离的区别： 欧氏距离能够体现个体数值...
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本文标题：各种距离
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mjwslctx.html
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