歐式距離與餘弦相似度
歐氏距離
在歐幾里得空間裡面，點x =(x1,…,xn)和 y =(y1,…,yn)的歐幾里得距離為：
歐幾里得距離關注的是同一個維度裡面，數值之間的差異。當不同維度的刻度差異較大，比如身高（m）和體重（kg），如果使用這兩個單位，歐式距離的變現出來的差異可能會沒有效果。
因此使用歐式距離時，一般需要先進行歸一化。
餘弦相似度
計算空間兩個向量的夾角的餘弦值：
餘弦值越大，夾角越小，也就是兩個向量的相似度越高；反之，餘弦值越小，相似度越低。
餘弦距離關注的是向量方向上的相似，而不是數值的差異。
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計算兩向量的歐式距離，餘弦相似度
來自：http://www.mtcnn.com >>> import numpy >>> vec1=[[1,1,1],[2,2,2]] >>> vec2=[[2,2,2],[1,1,1]] >>> vec1=numpy.
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歐氏距離和餘弦相似度
兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成座標系中兩個點，來計算兩點之間的距離； 後者是看成座標系中兩個向量，來計算兩向量之間的夾角。 前者因為是點，所以一般指位置上的差別，即距離； 後者因為是向量，所以
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