当我看到这个内容被搜索引擎收录时，我有点震惊 。没想到指数是建立在如此简单的原理之上，理论与实践的完美结合，竟能散发出绚丽多彩的光芒 。
余弦定理和新闻分类

我在研究余弦定理时，从未想过它会与新闻分类密切相关 。观点 。在了解了计算机新闻分类的原理后，发现看似复杂的现象背后，却有着一个简单而完美的数学公式 。
新闻分类是将主题内容相近的新闻归为一类，词是新闻的最小单位 。相似新闻的关键词重合率一定要远高于非相似新闻 。首先，计算内容词出现的频率，即新闻中内容词的出现次数高于总词数，并根据词汇表按位置排列新闻中的内容词，如为 (0, 0.5, 0, ? ??, 0.34, 0.089），这样每条新闻都可以用一个特征向量来表示 。注意“的”、“地”、“和”等虚词要去掉，以保证分类准确 。
由于每条新闻的文本长度不同，对应的特征向量值也有较大差异 。因此，比较特征向量各维度的值对新闻分类没有实际意义 。但是技术数学是什么，新闻的相似度可以通过比较特征向量之间的脚的大小来判断 。如果两篇新闻文章的主题内容相似，则这两篇新闻文章的关键词在向量维度上的分布相似 。新闻越相似，对应的特征向量之间的夹角越小 。两个特征向量之间夹角的余弦由余弦定理计算 。当两条新闻的特征向量夹角的余弦等于1时，说明两条新闻完全一样 。如果该值较小，则两条新闻之间的相似度较小 。当它等于0时，表示这两条消息完全不相关 。
【让我真真切切领略到数学的魅力～数学之美概率统计与语音识别】上面列出了三个我认为非常有趣的数学原理及其实际应用 。想了解更多的可以去吴军老师的《数学之美》 。整本书很枯燥，强烈推荐 。PS：我不收广告费~~

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