コサイン類似度

コサイン類似度は、2つのベクトルがどれくらい似ているかの指標
2つのベクトル

$\vec{a} = (a_{1}, a_{2}, \dots, a_{n}), \vec{b} = (b_{1}, b_{2}, \dots, b_{n})$

の場合以下の式になる

コサイン類似度を求める式

from scipy.spatial.distance import cosine
vec_a = np.array([1, 2, 3])
vec_b = np.array([2, 3, 4])
print(1 - cosine(vec_a, vec_b))

from scipy.spatial.distance import cosine

vec_a = np.array([1, 2, 3])

vec_b = np.array([2, 3, 4])

print(1 - cosine(vec_a, vec_b))

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