코사인 거리(Cosine distance)

두 벡터 간의 각도 차이로 유사한 정도를 구하는 방법이다.

0~1 사이의 값이 나오게된다.

두 벡터가 직교이면 D = 1로 가장 유사성이 없다고 판단한다.

두 벡터가 비슷한 방향일수록 D가 0에 가까워지므로 유사하다고 판단한다.

 

$$ D = 1 - \frac{X \cdot Y}{||X|| \times ||Y||}$$

 

D : 코사인 거리

X, Y : 코사인 거리를 구하고자 하는 각각의 벡터들 

 

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Cosine Similarity - 코사인 유사도 - 토탈 데이터 과학 블로그 - Total Data Science