series_cosine_similarity()
Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅✅
Berechnen Sie die Kosinusähnlichkeit zweier numerischer Vektoren.
Die Funktion series_cosine_similarity()
verwendet zwei numerische Datenreihen als Eingabe und berechnet ihre Kosinusgleichheit.
Syntax
series_cosine_similarity(
Reihe1,
Datenreihe2, [
*magnitude1, [
*magnitude2]])
Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.
Parameter
Name | Type | Erforderlich | Beschreibung |
---|---|---|---|
Series1, Series2 | dynamic |
✔️ | Eingabearrays mit numerischen Daten. |
Größe1, Größe2 | real |
Optionale Größe des ersten und zweiten Vektors. Die Größe ist die Quadratwurzel des Punktprodukts des Vektors mit sich selbst. Wenn die Größe nicht angegeben wird, wird sie berechnet. |
Gibt zurück
Gibt einen Wert vom Typ real
zurück, dessen Wert die Kosinusähnlichkeit der Datenreihe1 mit Datenreihe2 ist.
Falls beide Datenreihenlängen nicht gleich sind, wird die längere Datenreihe auf die Länge der kürzeren abgeschnitten.
Alle nicht numerischen Elemente der Eingabereihen werden ignoriert.
Hinweis
Wenn ein oder beide Eingabearrays leer sind, lautet null
das Ergebnis .
Optimieren der Leistung
Bei verbesserter Leistung und reduzierten Speicheranforderungen bei verwendung dieser Funktion sollten Sie die Vector16
Codierungsrichtlinie zum Speichern von Gleitkommavektoren verwenden, die keine Genauigkeit von 64 Bit erfordern, z. B. ML-Vektoreinbettungen. Das Vector16
Profil, das die Bfloat16-Gleitkommadarstellung nutzt, kann den Vorgang erheblich optimieren und die Speichergröße um den Faktor 4 reduzieren. Weitere Informationen zur Codierungsrichtlinie Vector16
finden Sie unter den Codierungsrichtlinientypen.
Beispiel
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 |