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4、关于文档向量之间的欧氏距离和余弦相似度,错误的是

A.欧氏距离指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)

B.余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度

C.余弦值越接近0,就表明两个向量越相似

D.两个向量之间的欧氏距离越大,则通常其余弦相似度越小


参考答案和解析
余弦值越接近 0 ,就表明两个向量越相似
更多 “4、关于文档向量之间的欧氏距离和余弦相似度,错误的是A.欧氏距离指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)B.余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度C.余弦值越接近0,就表明两个向量越相似D.两个向量之间的欧氏距离越大,则通常其余弦相似度越小” 相关考题
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考题 ( 38 )关于 RIP 与 OSPF 协议的描述中,正确的是A ) RIP 和 OSPF 都采用向量 - 距离算法B ) RIP 和 OSPF 都采用链路 - 状态算法C ) RIP 采用向量 - 距离算法, OSPF 采用链路 - 状态算法D ) RIP 采用链路 - 状态算法, OSPF 采用向量 - 距离算法

考题 在k-means或kNN,我们常用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离,有时也用曼哈顿距离,请对比下这两种距离的差别

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考题 连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和()

考题 两个文档向量d1和d2的值为:d1=(1, 0, 3, 0, 2),d2=(3, 2, 0, 0, 1),则它们的余弦相似度为:()

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考题 比较绝对值距离、马氏距离、欧氏距离判别函数之间的异同点。

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考题 大多数中文文本分类系统都采用词作为(),称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式,用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。A、自变量B、因变量C、特征项D、向量

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