用户综合分析系统：大数据板块---余弦相似度

余弦相似度(应用：密码错误评估，成分评估)

余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。

余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。

上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：

求余弦相似度的基本知识就是勾股定理以及三角函数，都是由它进行推导的。
三角形中边a和b的夹角 的余弦计算公式为：

二维坐标系中的相似度推算为：

三维坐标系中的相似度推算为：

推广到n维：

所以n维的余弦相似度的公式为：