余弦距离的计算：两个数组间的cosine-distance算法
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简介：
本篇文章主要介绍如何使用余弦相似度来衡量两个向量在多维空间中的角度相似性，并详细讲解了用Python实现两个数组间cosine-distance的具体算法。
余弦距离用于计算两个数组之间的相似度，根据分隔两个向量的角度来定义它们的相似程度。计算出的相似度范围在[-1, 1]之间：具有相同方向的向量相似度为1；正交（垂直）方向上的向量相似度为0；相反方向上的向量相似度为-1。余弦距离通过从1减去两个向量之间的相似性来表达它们不相似的程度。
安装计算余弦距离的库：`npm install compute-cosine-distance`
使用方法如下：
```javascript
var distance = require(compute-cosine-distance);
distance(x, y[, accessor])
```
其中，x和y是需要比较的两个数组。例如，
```javascript
var x = [5, 23, 2, 5, 9],
y = [3, 21, 2, 5, 14];
var d = distance(x,y);
```
计算结果即为x和y之间的余弦距离。
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