余弦距离和欧式距离是数据科学中的两个重要概念，两者都是用来比较数据之间的相似度或差异度。它们在不同的场景下各有优缺点，本文将从不同角度详细介绍它们的区别和适用场景。
数学原理
余弦距离是针对两个向量之间夹角的计算，它的值越小表示两个向量的夹角越大，相似度越低；而欧式距离是针对两个向量间的距离计算，它的值越小表示两个向量越相似。在实际计算时，余弦距离的范围在[0,1]，而欧式距离的范围则是任意正整数。
适用场景
余弦距离更适用于文本和图片等非数值型数据之间的相似度计算，比如在搜索引擎中根据用户输入的关键词查找相关文本。欧式距离则更适用于数值型数据的相似度计算，比如在股票市场中预测不同股票的涨跌幅度。
实际应用
在实际应用中，余弦距离比欧式距离更加常用。以一个旅游网站为例，假设用户想要查找与自己口味相似的景点。在这种情况下，我们可以根据用户的浏览历史、点赞记录等数据计算与其他用户的相似度，使用余弦距离计算更为合适。因为用户口味的相似性往往更多地关系到兴趣爱好等非数值型属性，而不是距离之类的属性。
总的来说，余弦距离和欧式距离都是非常重要的概念，但是在不同的场景下各有优劣。我们需要根据具体的需求选择相应的方法，以获得更为准确和有效的结果。
