欧氏距离和余弦

简单来说，关心数量等大小差异时用欧氏距离，关心文本等语义差异时用余弦相似度。 具体来说，欧氏距离度量的是绝对距离，它能很好地反映出向量的绝对差异。当我们关心数据的绝对大小，例如在物品推荐系统中，用户的购买量可能反映他们的偏好强度，此时可以考虑使用欧氏距离。同样，在数据集中各个向量的大小相似，且数据分布大致均匀时，使用欧氏距离也比较适合。 余弦相似度度量的是方向的相似性，它更关心的是两个向量的角度差异，而不是它们的大小差异。在处理文本数据或者其他高维稀疏数据的时候，余弦相似度特别有用。比如在信息检索和文本分类等任务中，文本数据往往被表示为高维的词向量，词向量的方向更能反映其语义相似性，此时可以使用余弦相似度。