series_cosine_similarity()
Calcule la similitud coseno de dos vectores numéricos.
La función series_cosine_similarity()
toma dos series numéricas como entrada y calcula su similitud coseno.
Syntax
series_cosine_similarity(
series1,
series2)
Obtenga más información sobre las convenciones de sintaxis.
Parámetros
Nombre | Tipo | Requerido | Descripción |
---|---|---|---|
series1, series2 | dynamic |
✔️ | Matrices de entrada con datos numéricos. |
Devoluciones
Devuelve un valor de tipo real
cuyo valor es la similitud coseno de series1 con series2.
En caso de que la longitud de ambas series no sea igual, la serie más larga se truncará a la longitud de la más corta.
Se omitirá cualquier elemento no numérico de la serie de entrada.
Nota
Si una o ambas matrices de entrada están vacías, el resultado será null
.
Optimización del rendimiento
Para mejorar el rendimiento y reducir los requisitos de almacenamiento al usar esta función, considere la posibilidad de usar la Vector16
directiva de codificación para almacenar vectores de punto flotante que no requieren precisión de 64 bits, como incrustaciones vectoriales de ML. El Vector16
perfil, que utiliza la representación de punto flotante Bfloat16 , puede optimizar significativamente la operación y reducir el tamaño de almacenamiento en un factor de 4. Para obtener más información sobre la Vector16
directiva de codificación, consulte Tipos de directiva de codificación.
Ejemplo
datatable(s1:dynamic, s2:dynamic)
[
dynamic([0.1,0.2,0.1,0.2]), dynamic([0.11,0.2,0.11,0.21]),
dynamic([0.1,0.2,0.1,0.2]), dynamic([1,2,3,4]),
]
| extend cosine_similarity=series_cosine_similarity(s1, s2)
s1 | s2 | cosine_similarity |
---|---|---|
[0.1,0.2,0.1,0.2] | [0.11,0.2,0.11,0.21] | 0.99935343825504 |
[0.1,0.2,0.1,0.2] | [1,2,3,4] | 0.923760430703401 |
Comentarios
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