相似度计算算法欧式距离与余弦相似度

相似度计算是数据和机器学习中重要的一个任务。通过不同的计算方式，可以评估数据之间的相似性，像是欧式距离和余弦相似度两种算法，它们各有特点。欧式距离通常用于测量向量间的直线距离，越小表示越相似。余弦相似度则是测量两个向量的夹角差异，尤其在文本中比较常见。如果你正在做数据比对或者需要判断数据间的相似性，这些算法都能派上用场。

比如，欧式距离适合用来评估数据的直观差异，而余弦相似度常常用于文本推荐系统，评估内容的相关性。你可以利用这些算法对数据进行排序、分类，找出最相似或最不相似的数据。想要深入理解这些算法，lz.xls和Work02这两个文件里的内容就是一个好的实践资源。如果你正在做类似的项目，可以尝试从这些文件开始，自己动手实现这些计算。