🔍在大数据和人工智能领域中，我们经常需要衡量两个向量之间的相似性。这时候，余弦相似度就派上用场了！🎯 余弦相似度是一种计算向量之间夹角余弦值的方法，用来衡量两个非零向量之间的相似程度。🚀
📊假设我们有两个文档或项目，我们想要评估它们之间的相似性，这时就可以利用文档中的词频向量来计算它们的余弦相似度。🌈 如果两个向量完全相同，那么它们之间的余弦相似度为1；如果它们完全不同，则余弦相似度为0。💡
📈通过这种方法，我们可以有效地评估出两个文档或项目的相似程度，这在信息检索、文本挖掘等领域有着广泛的应用。🌍 不仅如此，余弦相似度还可以用于推荐系统、图像处理等场景，帮助我们更好地理解和分析数据。🛠️
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