Cosine Similarity CalculatorPosted

Cosine Similarity Calculator
Posted on April 13, 2012
The cosine similarity is a calculation used in data mining. As far as I’m aware, this is the first and only online cosine similarity calculator. Sweet. Enjoy! :)

Explanation

This Cosine Similarity Calculator will teach you how to calculate the Cosine Similarity (a.k.a. how to calculate the Cosine Measure) of two vectors. Useful for both math homework and data mining.

The Cosine Similarity of two vectors is an arbitrary mathematical measure of how similar two vectors are on a scale of [0, 1]. 1 being that the vectors are either identical, or that their values differ by a constant factor.

The Cosine Similarity of two vectors (d1 and d2) is defined as:
cos( d1, d2 ) = dot(d1,d2) / ||d1|| ||d2||

Where dot(d1,d2) = d1[0]*d2[0] + d1[1]*d2[1] …
And Where ||d1|| = sqrt(d1[0]^2 + d1[1]^2 …)

(Additional Info For Data Miners: The Centroid Similarity Measure is simply the Cosine Measure of your clustering output. e.g. After clustering some data, if you only have two centroids, to get the Centroid Similarity Measure, you just take the Cosine Measure of the resultant vectors. If you have k centroids though such that k > 2 (and this formula works for k=2 as well), then it is the Summation From i=1 to K(Summation From j=1 to K (Cosine Similarity(Ci,Cj))).

Directions

This is a Cosine Similarity Calculator. There is currently little data validation so make sure your vectors are of equal length, are numeric in type, and with each value separated by a single space. For example ~> “1 2 3″ (without the quote marks)
would be a valid input:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โคไซน์คล้ายคลึงเครื่องคิดเลข
โพสต์เมื่อ 13 เมษายน 2012
คล้ายโคไซน์เป็นการคำนวณที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูล เท่าที่ผมทราบ นี้เป็นครั้งแรกและเพียงโคไซน์ออนไลน์คล้ายคลึงเครื่องคิดเลข หวาน สนุก :)

อธิบาย

เครื่องคิดเลขคล้ายโคไซน์นี้จะสอนวิธีการคำนวณคล้ายโคไซน์ (หรือเวสท์วูดวิธีการคำนวณวัดโคไซน์) ของสองเวกเตอร์ มีประโยชน์สำหรับทั้งคณิตศาสตร์การบ้านและข้อมูลการทำเหมือง

ที่คล้ายโคไซน์ของสองเวกเตอร์คือการวัดทางคณิตศาสตร์กำหนดของสองเวกเตอร์วิธีคล้ายมีระดับ [0, 1] 1 การที่เวกเตอร์ที่อยู่เหมือนกัน หรือค่าที่แตกต่าง โดยการคงสัดส่วนการ

ที่คล้ายโคไซน์ของสองเวกเตอร์ (ง 1 และ d2) ถูกกำหนดให้เป็น:
cos (ง 1, d2) = dot(d1,d2) / ||d1|| ||d2||

ที่จุด (ง 1d2) =ง 1 [0] * d2 ง 1 [0] [1] * d2 [1]...
และที่ ||d1|| = sqrt จะ (ง 1 [0]
ง 1 2 [1]
2...)

(รายละเอียดเพิ่มเติมสำหรับเหมืองข้อมูล: วัดคล้ายเซนทรอยด์เป็นเพียงวัด โคไซน์ของของระบบคลัสเตอร์ออกเช่น หลังจากคลัสเตอร์ข้อมูลบาง ถ้าคุณมีสอง centroids ไปวัดคล้ายเซนทรอยด์ คุณเพียงแค่ใช้วัดโคไซน์ของเวกเตอร์ผลแก่ ถ้าคุณมีเค centroids แม้ว่าให้ k > 2 (และสูตรนี้ใช้ได้สำหรับ k = 2 เช่น), เป็นการรวมจากฉัน = 1 K(Summation From j=1 to K (Cosine Similarity(Ci,Cj))).

ทิศ

เป็นเครื่องคิดเลขคล้ายโคไซน์ มีอยู่น้อยสอบแน่ของเวกเตอร์มีความยาวเท่ากัน เป็นตัวเลขชนิด และกับแต่ละค่าคั่น ด้วยช่องว่างเดียว ตัวอย่าง ~ > " 1 2 3 ″ (ไม่ มีเครื่องหมายใบเสนอราคา)
จะป้อนข้อมูลที่ถูกต้อง:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องคิดเลขโคไซน์คล้ายคลึง
โพสต์เมื่อ : 13 เมษายน 2012
โคไซน์คล้ายคลึงคือการคำนวณที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูล เท่าที่ผมทราบ นี้เป็นครั้งแรกและเพียงออนไลน์ความเหมือนโคไซน์เครื่องคิดเลข หวาน สนุก ! คำอธิบาย : )



นี่โคไซน์คล้ายคลึงเครื่องคิดเลขจะสอนวิธีการคำนวณโคไซน์คล้ายคลึงกัน ( หรือวิธีการคำนวณ โคไซน์วัด ) สองเวกเตอร์ที่เป็นประโยชน์สำหรับทั้งการบ้านคณิตศาสตร์และเหมืองข้อมูล .

โคไซน์ ความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ทั้งสอง เป็นเผด็จการทางวัดว่าคล้ายกันเวกเตอร์ทั้งสองอยู่ในระดับของ [ 0 , 1 ] 1 การที่เวกเตอร์จะเหมือนกัน หรือว่าค่าของพวกเขาแตกต่างจากปัจจัยคงที่

โคไซน์ ความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ทั้งสอง ( D1 และ D2 ) หมายถึง :
cos ( D1 , D2 ) = จุด ( D1 , D2 ) / | | D1 | | | | D2 | |

ที่ จุด ( D1 ,D2 = D1 [ 0 ] * D2 [ 0 ] [ 1 ] * D1 D2 [ 1 ] . . . . . . .
และที่ | | D1 | | = SQRT ( d1 [ 0 ]
2 D1 [ 1 ]
2 . . . . . . . )

( ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับคนงานเหมือง : ข้อมูลวัดความเหมือนเซนทรอยด์คือเพียงแค่โคไซน์ วัดของคุณสำหรับการส่งออก เช่น หลังจากการจัดกลุ่มข้อมูลบางอย่างถ้าคุณมีเพียงสองจุดเซนทรอยด์จะได้รับการวัดความคล้ายคลึงกันของภาพ คุณเพียงแค่ใช้โคไซน์วัดของเวกเตอร์ลัพธ์ถ้าคุณมี K จุดเซนทรอยด์แม้ว่าเช่น K > 2 ( สูตรนี้ใช้ได้สำหรับ k = 2 เช่นกัน ) แล้วมันเป็น ผลรวมจากผม = 1 K ( ผลรวมจาก J = 1 K ( ความเหมือนโคไซน์ ( CI , CJ ) ) ) ) ) ) )



นี่เป็นทิศทางโคไซน์คล้ายคลึง เครื่องคิดเลข ขณะนี้มีการตรวจสอบข้อมูลเพียงเล็กน้อยเพื่อให้แน่ใจว่าตำแหน่งของคุณมีความยาวเท่ากัน คือ ตัวเลขในแต่ละประเภทและมีมูลค่าโดยแยกพื้นที่เดียวตัวอย่างเช่น ~ > " 1 2 3 เพลง ( โดยอ้างคะแนน
จะเป็นข้อมูลที่ถูกต้อง :