spss计算余弦相似度，余弦相似度为负值什么意思啊
spss计算余弦相似度？
在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。余弦相似度量：计算个体间的相似度。相似度越小，距离越大。相似度越大，距离越小。
余弦相似度为负值什么意思？
这个意思是这样记去除长的边和交对着的边就是邻边！余弦定理考试都不难记住公式就行了，祝你考个好成绩！
空间向量的夹角余弦值。怎么求。及公式？
cosθ=a*b/(|a|*|b|)1、a=(x1,y1,z1)，b=(x2,y2,z2)。a*b=x1x2+y1y2+z1z22、|a|=√(x1^2+y1^2+z1^2)，|b|=√(x2^2+y2^2+z2^2)3、cosθ=a*b/(|a|*|b|)，角θ=arccosθ。
长度为0的向量叫做零向量，记为0。
模为1的向量称为单位向量。与向量a长度相等而方向相反的向量，称为a的相反向量。
记为-a方向相等且模相等的向量称为相等向量。两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式得出：给定两个属性向量，A和B，其余弦相似性θ由点积和向量长度给出。
请看下方具体内容所示：
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。余弦相似度将向量按照坐标值，绘制到向量空间中，如常见的二维空间。
注意这上下界对任何维度的向量空间中都适用，而且，余弦相似性经常会用到于高维正空间。比如在信息检索中，每个词项被赋予不一样的维度，而一个维度由一个向量表示，其各个维度上的值对应于该词项在文档中产生的频率。
余弦相似度因为这个原因可以给出两篇文档在其主题方面的相似度。
拓展资料
余弦相似度
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。余弦相似度将向量按照坐标值，绘制到向量空间中，如常见的二维空间。
余弦相似度算法的优缺点？
余弦相似性的一个主要缺点是不考虑向量的大小，只考虑其方向。在实质上应用中，这算是值的差异没有被完全考虑。以推荐系统作为例子，既然如此那，余弦相似性并没有考虑到不一样用户当中的评分等级差异
两个坐标的余弦值公式？
设向量a和向量b，则a•b=|a||b|cos（a，b），|a|和|b|分别是两向量的模，cos（a，b）即为两向量的余弦值，故此，cos（a，b）=a•b÷|a||b|。
向量指一个同时具有大小和方向，且满足平行四边形法则的几何对象。理论数学中向量的定义为任何在向量空间中的元素。大多数情况下地，同时满足具有大小和方向两个性质的几何对象就可以觉得是向量。向量经常在以符号加箭头标示以区别于其它量。与向量相对的概念称标量或数量，即唯有大小、大部分情况下没有方向（电流是特例）、没有满足平行四边形法则的量。
在数学中，两条直线（或向量）相交所形成的小正角称为这两条直线（或向量）的夹角。
余弦相似性是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们当中的相似性。
夹角公式,a=(x1,y1),b=(x2,y2),a与b数量积=x1x2+y1y2,|a|=根号[(x1)^2+(y1)^2],|b|=根号[(x2)^2+(y2)^2]}a,b的夹角的余弦cos=a与b数量积/(|a|b|)=(x1x2+y1y2)/{根号[(x1)^2+(y1)^2]根号[(x2)^2+(y2)^2]}
相似性分类？
相似三角形：三角分别相等，三边成比例的两个三角形叫做相似三角形(similar triangles)相似三角形是几何中重要的证明模型之一是全等三角形的推广。全等三角形可以被理解为相似比为1的相似三角形。相似三角形实际上是一套定理的集合，它主要描述了在相似三角形是几何中两个三角形中，边、角的关系。
相似多边形：相似的两个多边形称为相似多边形。两个多边形的对应边成比例、对应角相等时，它们相似。两个边数相等的正凸多边形一定相似。两个相似多边形的周长的比等于它们]的相似比，面积的比等于相似比的平方。
矩阵的相似性：在线性代数中，假设存在不可逆的n-by-n矩阵P，则称为类似矩阵A和BB=P-1AP转变A↦P−1AP称为矩阵A的相似变换或共轭。因为这个原因，在大多数情况下线性群中，相似性基本上相当于共轭性，相似矩阵也称为共轭矩阵；然而在大多数情况下线性群的给定子群H中，共轭的概念可能比相似的概念具有更多的限制性，因为它要求P位于H中
数学上，相似性指两个图形的形状完全相似。若存在两个点的集，这当中一个能透过放大变小、平移或旋转等方法变成另一个，就说它们具有相似性。
相似性所属现代词，指的是复杂系统的整体与部分,这部分与那部分当中的精细结构或性质所具有的。
分类
精确自相似
这是顶级的一种自相似，分形在任一尺度下都显得一样。由[2] 迭代函数系统定义出的分形一般会展现出精确自相似来。
半自相似
这是一种较松的自相似，分形在不一样尺度下会显得大略（但非精确）一样。半自相似分形包含有整个分形扭曲及退化形式的变小尺寸。由[3] 递推关系式定义出的分形一般会是半自相似，但不会是精确自相似。
统计自相似
这是弱的一种自相似，这样的分形在不一样尺度下都可以保有固定的数值或统计测度。大多数对“分形”合理的定义自然可能会造成某一类型的统计自相似（分形维数本身即[4] 是个在不一样尺度下都保持固定的数值测度）。随机分形是统计自相似，但非精确及半自相似的分形的一个例子。
结构相似性，结构相似性指标(英文：structural similarityindex，SSIMindex)是一种用以衡量两张数位影像相似。
余弦相似性，余弦相似性通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们当中的相似性。
