在数据分析与机器学习领域，距离度量是不可或缺的一部分。今天就来聊聊三种常见的距离或相似性度量方式：余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性。🧐
首先，余弦距离主要用于衡量两个向量方向上的差异。它通过计算向量之间的夹角余弦值来反映相似程度，常用于文本分析中。其次，欧氏距离则是我们最熟悉的点到点的距离，直观且易于理解，适合于连续数值特征的比较。然而，在高维空间中，欧氏距离可能会受到“维度灾难”的影响。接着，杰卡德相似性则专注于集合间的重叠部分，特别适用于二值数据或稀疏数据的相似性判断。👀
三者各有千秋，选择时需结合具体应用场景。无论是推荐系统、图像识别还是自然语言处理，合理运用这些工具都能让模型表现更出色！🚀
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