余弦距离进行聚类分析

资 源 简 介

余弦距离进行聚类分析

详 情 说 明

余弦距离是衡量向量相似度的常用方法，特别适合处理高维稀疏数据（如文本特征）。其核心思想是通过计算两个向量夹角的余弦值来评估方向相似性，对向量长度不敏感。

在聚类分析中的应用流程： 向量化处理：将待分析对象（如文档）转化为数值向量，常用TF-IDF或词嵌入技术 距离矩阵计算：使用余弦距离公式计算所有样本对之间的相似度 聚类算法适配：改造K-Means算法的距离计算模块，用1-余弦值作为距离度量 迭代优化：通过不断调整聚类中心向量，最小化类内余弦距离总和

技术优势： 对特征缩放具有不变性 特别适合文本、推荐系统等稀疏数据场景 能有效捕捉方向相似性而非绝对数值差异

实践建议： 预处理时建议对向量做L2归一化 可结合降维技术提高计算效率 需注意余弦距离不满足严格的距离公理