코사인 유사도

코사인 유사도는 내적 곱 공간의 0이 아닌 두 벡터 사이의 유사도를 측정하는 척도로, 두 벡터 사이의 각도의 코사인을 측정합니다. 두 문서 간의 유사도를 식별하기 위해 정보 검색 및 텍스트 마이닝에 자주 사용됩니다. 또한 얼굴 인식, 물체 인식 및 기타 작업을 위한 머신 러닝 알고리즘에도 사용됩니다.

코사인 유사도는 0이 아닌 두 벡터 a와 b 사이의 코사인 각도를 기반으로 합니다. 두 벡터 사이의 코사인 유사도는 두 벡터의 유사성을 수치로 표현한 것으로, 완전히 다른 -1부터 정확히 일치하는 1까지 다양합니다.

코사인 유사도 계산은 다음과 같습니다:

cos(θ) = a - b / |a| - |b|

여기서 |a|와 |b|는 a와 b의 크기이고, a - b는 a와 b의 내적 곱입니다.

코사인 유사도는 포함된 단어를 비교하고, 관련 용어를 식별하고, 문서 간의 유사성 정도를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 텍스트 재사용을 찾기 위해 두 개의 텍스트 문서를 비교하는 데에도 사용됩니다. 예를 들어 코사인 유사도는 문서의 표절을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

머신 러닝에서 코사인 유사도는 물체 인식, 얼굴 식별 및 기타 작업에 사용됩니다. 코사인 유사도는 두 이미지 간의 유사도를 측정하는 데 널리 사용되는 방법으로, 얼굴 생체 인식과 같은 얼굴 인식 애플리케이션과 객체 인식 애플리케이션을 가능하게 합니다. 코사인 유사도는 텍스트 코퍼스에서 유사한 문서를 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전반적으로 코사인 유사도는 내부 곱 공간에서 0이 아닌 두 벡터 사이의 유사성을 측정하는 데 널리 사용됩니다. 코사인 유사도는 정보 검색, 텍스트 마이닝, 머신 러닝 등의 분야에서 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.