কোসাইন সাদৃশ্য সাধারণত দূরত্ব পরিমাপের জন্য একটি মেট্রিক হিসাবে ব্যবহৃত হয় যখন ভেক্টরের মাত্রা কোন ব্যাপার না। উদাহরণস্বরূপ শব্দের সংখ্যা দ্বারা উপস্থাপিত পাঠ্য ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় এটি ঘটে৷
আমি কখন কোসাইন সাদৃশ্য ব্যবহার করব?
কোসাইন সাদৃশ্য একটি অভ্যন্তরীণ পণ্য স্থানের দুটি ভেক্টরের মধ্যে মিল পরিমাপ করে। এটি দুটি ভেক্টরের মধ্যে কোণের কোসাইন দ্বারা পরিমাপ করা হয় এবং দুটি ভেক্টর মোটামুটি একই দিকে নির্দেশ করছে কিনা তা নির্ধারণ করে। এটি প্রায়শই টেক্সট বিশ্লেষণ. এ নথির সাদৃশ্য পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়
ইউক্লিডীয় দূরত্বের পরিবর্তে কোসাইন সাদৃশ্য কেন ব্যবহার করবেন?
কোসাইন সাদৃশ্যটি সুবিধাজনক কারণ দুটি অনুরূপ নথি আকারের কারণে ইউক্লিডীয় দূরত্ব থেকে অনেক দূরে থাকলেও (যেমন, 'ক্রিকেট' শব্দটি একটি নথিতে 50 বার এবং অন্যটিতে 10 বার উপস্থিত হয়েছিল) তারা করতে পারে এখনও তাদের মধ্যে একটি ছোট কোণ আছে। কোণ যত ছোট, মিল তত বেশি।
কোসাইন সাদৃশ্য এবং ইউক্লিডীয় দূরত্বের মধ্যে পার্থক্য কী?
এই নিবন্ধে, আমরা ইউক্লিডীয় দূরত্ব এবং কোসাইন সাদৃশ্যের আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা অধ্যয়ন করেছি। ইউক্লিডীয় দূরত্ব ভেক্টরের মধ্যে পার্থক্যের L2- আদর্শের সাথে মিলে যায়। কোসাইন সাদৃশ্য দুটি ভেক্টরের বিন্দু গুণফলের সমানুপাতিক এবং তাদের মাত্রার গুণফলের বিপরীতভাবে সমানুপাতিক।
কোসাইন সাদৃশ্য এবং কোসাইন দূরত্বের মধ্যে পার্থক্য কী?
সাধারণত, লোকেরা ভেক্টরের মধ্যে একটি মিল মেট্রিক হিসাবে কোসাইন সাদৃশ্য ব্যবহার করে। এখন, দূরত্বকে 1-cos_similarity হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। এর পিছনে অন্তর্দৃষ্টি হল যে যদি 2টি ভেক্টর পুরোপুরি একই হয় তবে মিল 1 (কোণ=0) এবং এইভাবে, দূরত্ব 0 (1-1=0)।
