夹角余弦在数据中是一个蛮常见的概念，主要用来衡量两个变量的相关程度。简单来说，夹角越小，两个变量的关系越紧密，余弦值接近 1。你可以把它想象成两个向量间的角度，夹角越小，相关性就越高。其实它的核心是通过**n 维空间**中的向量角度来判断变量之间的亲疏关系。像在一些建模数据中，尤其是数学建模和数据挖掘时，**夹角余弦**是实用的相似度计算方法，多场景都能看到它的身影。
如果你对夹角余弦的应用感兴趣，可以参考一些高质量的资源，例如[哈工大数学建模数据资料](http://www.cpud.net/down/14552.html)和[哈工大数据挖掘教材](http://www.cpud.net/down/7338.html)，这两份资料对你理解数据中的向量相关性有。
如果你刚接触这块内容，不妨先从实例开始，逐渐深入。实践中，计算夹角余弦时，常常需要一些实际的、复杂的多维数据，所以基础的数学建模技巧也重要。