【Python NumPy】コサイン類似度の求め方

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コサイン類似度 cos類似度 cosine_similarity Python Python テキストリンク

算出式

具体例

X(vector) Y(vector)
属性値a 0.789 0.832
属性値b 0.515 0.555
属性値c 0.335 0
属性値d 0 0 
cos(X, Y) = (0.789 × 0.832) + (0.515 × 0.555) + (0.335 × 0) + (0 × 0) ≒ 0.942

対応コード

関数

import numpy as np

def cos_sim(v1, v2):
    return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))

実行

X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0])
Y = np.array([0.832, 0.555,0,0])

# cos(X,Y) = (0.789×0.832)+(0.515×0.555)+(0.335×0)+(0×0)≒0.942
print(cos_sim(X, Y))  #=> 0.9421693704700748