コサイン類似度
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
a = np.array([1, 0])
b = np.array([1, 1])
print(round(float(np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))), 3))- A
1.0 - B
0.0 - C
1.414 - D
0.707
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正解：D
コサイン類似度は、2 つのベクトルの内積を、ノルムの積で割った値。向きの近さを表し、−1〜1 の値を取る。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `a = np.array([1, 0])` | a = [1, 0] |
| 3 | `b = np.array([1, 1])` | b = [1, 1] |
| 4 | `print(round(float(np.dot(a, b) / (np.linalg.n…` | a = [1, 0], b = [1, 1] |
| 結果 | 実際の出力 | 0.707 |
- A
誤り。同じ向きのときの値。
- B
誤り。直交するときの値。
- C
誤り。コサイン類似度は −1〜1。
- D
正しい。内積は 1、ノルムは 1 と √2 なので、1÷√2 ≒ 0.707（45 度）。
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