PYTHON КОСИНУСНОЕ СХОДСТВО

Косинусное сходство - это популярная мера сравнения похожести между двумя векторами в машинном обучении и анализе данных. В Python вы можете использовать библиотеку `scipy` для вычисления косинусного сходства.

from scipy import spatialvector1 = [1,2,3]vector2 = [3,2,1]result = 1 - spatial.distance.cosine(vector1, vector2)print(result)

В этом примере мы создаем два вектора `vector1` и `vector2` и вычисляем их косинусное сходство. Мы используем функцию `spatial.distance.cosine` из библиотеки `scipy`, чтобы вычислить расстояние между двумя векторами и затем вычесть это значение из 1, чтобы получить косинусное сходство.

Косинусное сходство может использоваться для различных задач, таких как рекомендательные системы, кластеризация, поиск дубликатов и т. д. Она также широко используется в обработке естественного языка для измерения сходства между словами и текстами.