Косинус окшоштугу жалпысынан векторлордун чоңдугу маанилүү болбогондоаралыкты өлчөө үчүн метрика катары колдонулат. Бул, мисалы, сөздөрдүн саны менен берилген текст маалыматтары менен иштегенде болот.
Косинус окшоштугун качан колдонушум керек?
Косинус окшоштугу ички продукт мейкиндигинин эки векторунун ортосундагы окшоштукту өлчөйт. Ал эки вектордун ортосундагы бурчтун косинусу менен өлчөнөт жана эки вектор болжол менен бир багытты көрсөтүп жатканын аныктайт. Ал көбүнчө текст анализинде документтин окшоштугун өлчөө үчүн колдонулат.
Эмне үчүн Евклиддик аралыктын ордуна косинус окшоштугу колдонулат?
Косинус окшоштугу пайдалуу, анткени эки окшош документ көлөмүнөн улам Евклиддик аралыкта алыс болсо да (мисалы, «крикет» сөзү бир документте 50 жолу, экинчисинде 10 жолу кездешет) алар дагы эле алардын ортосунда кичирээк бурч бар. Бурч кичине болсо, окшоштук жогору болот.
Косинус окшоштугу менен Евклиддик аралыктын ортосунда кандай айырма бар?
Бул макалада биз Евклиддик аралыктын жана косинус окшоштугунун формалдуу аныктамаларын изилдедик. Евклиддик аралык векторлордун ортосундагы айырманын L2-нормасына туура келет. Косинус окшоштугу эки вектордун чекит көбөйтүндүсүнө пропорционал жана алардын чоңдуктарынын көбөйтүндүсүнө тескери пропорционал.
Косинус окшоштугу менен косинус аралыктын ортосунда кандай айырма бар?
Адатта, адамдар косинус окшоштугун векторлордун ортосундагы окшоштук метрикасы катары колдонушат. Эми аралыкты 1-кос_окшоштук катары аныктоого болот. Мунун артындагы интуиция, эгерде 2 вектор толугу менен бирдей болсо, анда окшоштук 1 (бурч=0) болот, демек, аралык 0 (1-1=0).
