コサイン類似度

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数学／統計学／機械学習におけるコサイン類似度（Cosine Similarity）とは、2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には（ベクトル空間における）2つのベクトルがなす角のコサイン値のことである。この値は、2つのベクトルの内積（＝向きと大きさを持つベクトル同士の掛け算）を、2つのベクトルの大きさ（＝L2ノルム）で割ることで計算される。

この計算によって値が-1～1の範囲に正規化されるので、コサイン類似度が、

1なら「0度で、同じ向きのベクトル＝完全に似ている」

0なら「90度で、独立／直交した向きのベクトル＝似ている／いない、のどちらにも無関係」

-1なら「180度で、反対向きのベクトル＝完全に似ていない」

という意味になる（図1）。

鋭角ほど「似ている」

これを数値で表すのに、コサインの値が使えるらしい