Что такое косинусная близость

Косинусная близость (Cosine Similarity) — это мера сходства между двумя векторами, вычисляемая как косинус угла между ними. Она показывает, насколько направления векторов совпадают, независимо от их длины. Значения варьируются от -1 (противоположные направления) до 1 (одинаковые направления), где 0 означает ортогональность.

Формула:
[ \text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{|A| \cdot |B|} ]

Пример в Python:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3])
B = np.array([4, 5, 6])

similarity = cosine_similarity([A], [B])[0][0]
print(similarity)  # ~0.974

Применяется в NLP (сравнение документов), рекомендательных системах и других задачах, где важна направленность, а не величина векторов.