E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
欧氏距离-曼哈顿距离
欧氏聚类(API)及其单木分割
1、原理讲解三维空间
欧氏距离
聚类算法中,涉及到唯一距离参数d。当点之间距离小于距离d时,表明两点局部相连,属于同一簇点集。
仰望星空_LiDAR
·
2022-12-04 11:10
PCL数据处理
聚类
算法
PCL点云库学习笔记 点云的欧式聚类
欧式聚类详解(点云数据处理)欧式聚类是一种基于
欧氏距离
度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。
AI视觉网奇
·
2022-12-04 11:39
3D视觉
pcl学习
自动驾驶
算法
机器学习
机器学习中的数学——距离定义(十一):汉明距离(Hamming Distance)
分类目录:《机器学习中的数学》总目录相关文章:·距离定义:基础知识·距离定义(一):欧几里得距离(EuclideanDistance)·距离定义(二):
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)·
von Neumann
·
2022-12-04 10:59
机器学习中的数学
人工智能
机器学习
深度学习
距离定义
汉明距离
Matlab点云欧式距离聚类-2021-12-06
最近博主根据matlab2019b的函数,仿写了
欧氏距离
聚类,其代码如下:其实代码就是一模一样的,哈哈哈哈,博主偷了点懒。
~追风筝的猫
·
2022-12-04 10:21
#
点云处理-matlab
聚类
matlab
算法
k近邻法学习总结
二、k近邻法介绍I.模型k近邻法中,当训练集、距离量度(如
欧氏距离
)、k值及分类决策规则(如多数表决)确定后,对于任何一个新的输入实例,它所属的类
TamSom
·
2022-12-04 06:36
机器学习
1024程序员节
二叉树
算法
人工智能面试总结-KNN
说说欧式距离与
曼哈顿距离
,KNN用什么?说说K值设置过大有什么影响?说说KNN的优缺点?说说KNN是什么? KNN(KNearestNeighbors),即K个最近的邻居。
啥都生
·
2022-12-03 09:37
深度学习
机器学习面试总结
人工智能
面试
机器学习
【深度学习】图像分类之KNN算法
文章目录前言一、CIFAR-10数据集简介二、NearestNeighborClassifier(最近邻分类器)L1距离(
曼哈顿距离
)L2距离(
欧氏距离
)三、k-NearestNeighbor(KNN算法
aoeh
·
2022-12-03 06:39
深度学习
图像分类
深度学习
算法
分类
c++ 图像处理(十四)距离变换
以后再写,有疑问的可以去网上找相关理论,或者在下面留言代码:距离变换QImage&image输入图像QImage&otpImage输出图像intdistant_modle距离计算模型1表示欧几里德距离2表示
曼哈顿距离
Nikola desian
·
2022-12-03 03:40
图像处理
距离变换
图像处理
c++
C++ 图像处理(十五) 快速的距离变换
快速的距离变换原理:代码:/*快速的距离变换*QImage&image输入图像*QImage&otpImage输出图像*intdistant_modle距离计算模型1表示欧几里德距离*2表示
曼哈顿距离
(
Nikola desian
·
2022-12-03 03:10
图像处理
C++
图像处理
快速的距离变换
Python毕业设计-【课堂人脸签到系统】附源码课件/Python练手项目
系统技术栈三、开发工具四、数据库设计五、系统角色与功能六、文件代码及系统界面演示七、总结系统简介本项目主要采用了Python语言基于Flask框架开发,利用Dlib库中68特征点检测器和深度残差网络模型,
欧氏距离
endeavor_zh
·
2022-12-02 14:25
计算机毕设推荐
python
mysql
flask
bootstrap
ajax
机器学习4超参数问题
二、超参数问题2综上所述三、超参数问题3搜索明可夫斯基距离相应的p;更多关于距离的定义:欧拉距离
曼哈顿距离
进一步推广可以发现其中有一定一致性明可夫斯基距离:(此时我们获得了一个新的超参数,这个超参数就是
淅淅同学
·
2022-12-02 10:58
机器学习
python
人工智能
【第四章】分类算法与应用(2)
4.4向量空间模型1、向量空间模型①空间向量:空间中具有大小和方向的量我们可以想象我们我们所分析的数据的每一个属性视为一个向量维度,我们输入的数据其实某个高维向量空间中的一个点②空间距离计算方法:
欧氏距离
Beixun_Qili
·
2022-12-02 03:21
数据挖掘与机器学习
分类
算法
AI算法工程师 | 07机器学习-无监督学习(一)聚类系列算法
文章目录前言导图-文章框架机器学习-无监督学习之聚类系列算法一、聚类的基本介绍1.了解聚类任务2.聚类算法3.相似度与数据间的相似度4.
欧氏距离
测度与余弦距离测度二、K-Means聚类1.K-Means
ThisAmy
·
2022-12-02 02:08
AI算法工程师
机器学习
聚类
算法
人工智能
分类算法(2)
空间距离计算方法:
欧氏距离
(Euclideandistance)在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离,二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^2+(y1
chy3232
·
2022-12-01 22:56
分类
python
曼哈顿距离
(Manhattan Distance)
文章目录1.定义2.例题总结1.定义
曼哈顿距离
——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离;对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离
Always0110
·
2022-12-01 00:48
机器学习领域 几种距离度量方法【3】
CrossEntropy)十六、相对熵(relativeentropy)十七、js散度(Jensen-Shannon)十八、测地距离(Geodesicdistance)堪培拉距离(CanberraDistance)被认为是
曼哈顿距离
的加权版本
yeler082
·
2022-12-01 00:48
机器学习
相似度计算之(一)——欧式距离与
曼哈顿距离
数据间相似度:每一条数据都可以理解为多维空间中的一个点,可根据点与点之间的距离来评估数据间的相似性二维、三维空间中,欧式距离公式:闵可夫斯基距离:
曼哈顿距离
可以看成两点之间的折线距离欧式距离可以看成两点之间的直线距离数据间的相似程度主要是依据数据间的距离
砥砺前行∞
·
2022-12-01 00:17
机器学习
数据挖掘笔记(三)
距离指标(DistanceMetrics)
欧氏距离
(EuclideanDistance)几何距离
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)绝对轴距总和马氏距离(MahalanobisDistance
UnknownFlower
·
2022-12-01 00:17
机器学习
数据挖掘
hdu5762
曼哈顿距离
考虑一种暴力,每次枚举两两点对之间的
曼哈顿距离
,并开一个桶记录每种距离是否出现过,如果某次枚举出现了以前出现的距离就输YESYES,否则就输NONO.注意到
曼哈顿距离
只有O(M)O(M)种,根据鸽笼原理
skymeteorite
·
2022-12-01 00:47
hdu
曼哈顿距离
(Manhattan)
定义
曼哈顿距离
:两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离;对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离,因此,
曼哈顿距离
又称为出租车距离
点云渣
·
2022-12-01 00:47
点云压缩
算法
人工智能
计算机视觉
曼哈顿距离
简介
前言维基百科上给的定义如下:计程车几何(Taxicabgeometry)或
曼哈顿距离
(ManhattandistanceorManhattanlength)或方格线距离是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创辞汇
荆楚闲人
·
2022-12-01 00:47
数学理论
曼哈顿距离简介
机器学习中的数学——距离定义(二):
曼哈顿距离
(Manhattan Distance)
分类目录:《机器学习中的数学》总目录相关文章:·距离定义:基础知识·距离定义(一):欧几里得距离(EuclideanDistance)·距离定义(二):
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)·
von Neumann
·
2022-12-01 00:17
机器学习中的数学
人工智能
机器学习
深度学习
距离定义
曼哈顿距离
数据挖掘中常见的9种距离度量方法
目录1、
欧氏距离
(EuclideanDistance)2、余弦相似度(CosineSimilarity)3、汉明距离(HammingDistance)4、
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)
狂龙骄子
·
2022-12-01 00:17
数据挖掘
数据挖掘
距离度量方法
Grootendorst
文本相似性分析
国际象棋
skearn DBSCAN聚类自定义距离函数DTW
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>某些特殊场景下,普通的欧式距离、
曼哈顿距离
等并不能满足我们的需求。
weixin_34110749
·
2022-11-30 19:49
人工智能
python
matlab
Python最近邻算法(KNN)
(例如:
欧氏距离
)2.找邻居:找出距离最近的k个训练对象。(k值的选取:交叉验证)3.做分类:将这k个对象的主要类别作为测试数类别。(少数服从多数/根据距离的远近,距离越近权重越大
优异c
·
2022-11-30 17:03
笔记
【八数码问题】基于状态空间法的知识表示与状态搜索:无信息搜索(BFS/DFS) & 启发式搜索(A*)
无信息搜索广度优先搜索(Breadth-FirstSearch)深度优先搜索(Depth-FirstSearch)2.启发式搜索Dijkstra(UCS)算法A*算法八数码问题构造启发函数$h(n)$实例欧式距离法
曼哈顿距离
法总结前言
DtxGogogo
·
2022-11-30 10:04
人工智能导论
深度优先
宽度优先
算法
A*算法求解迷宫最短路问题(C++,VScode)
算法求解迷宫最短路问题(C++,VScode)一、算法思想及实现思路1.估价函数:2.open表,closed表:二、问题求解所用到的方法以及数据结构1.优先队列2.二维结构体数组3.估价函数的设计(1)曼哈顿法:(2)
欧氏距离
№
·
2022-11-30 08:30
算法
数据结构
c++
k-means 聚类算法(Python实现,详解)
returnnp.sqrt((e1[0]-e2[0])**2+(e1[1]-e2[1])**2)#欧式距离,较为准确#returnnp.abs(e1[0]-e2[0])+np.abs(e1[1]-e2[1])#
曼哈顿距离
krislov
·
2022-11-30 02:00
python
算法
线性代数
[运动规划算法]基于飞行走廊的轨迹优化
基于机载状态估计和环境感知,采用基于快速行进(FM*)的路径搜索方法,从基于构建的
欧氏距离
场(ESDF)中寻找路径,以实现更好的时间分配。通过对环境进行膨胀生成四旋翼无人机的飞行走廊。
Travis.X
·
2022-11-29 07:18
规划
各种距离的计算与python代码实现
各种距离的计算与python代码实现文章目录各种距离的计算与python代码实现参考前言
曼哈顿距离
欧氏距离
切比雪夫距离闵可夫斯基距离马氏距离余弦距离汉明距离代码实现参考文章1https://www.cnblogs.com
程序员_yw
·
2022-11-29 06:18
Python
python
高斯核函数简介
通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间
欧氏距离
的单调函数,可记作k(||x-xc||),其作用往往是局部的,即当x远离xc时函数取值很小。
4XX
·
2022-11-28 17:07
高斯(核)函数简介
通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间
欧氏距离
的单调函数,可记作k(||x-xc||),其作用往往是局部的,即当x远离xc时函数取值很小。
caolin_summer
·
2022-11-28 17:34
信号基础
信号基础
统计学习方法学习笔记:第十四章:聚类方法
第十四章:聚类方法基本概念聚类是根据样本之间的相似度或距离来将样本进行归类,不同的距离度量方式会影响最终的聚类效果,常用的距离或相似度有下列:闵可夫斯基距离:欧式、
曼哈顿距离
、切比雪夫距离等马哈拉诺比斯距离
小滔滔ahh
·
2022-11-28 10:12
统计学习
《统计学习方法》(第十四章)——聚类方法
(\sum\limits_{k=1}^m|x_{ki}-x_{kj}|)^{\frac{1}{p}}dij=(k=1∑m∣xki−xkj∣)p1p=2时偶啦距离p=2时偶啦距离p=2时偶啦距离p=1时
曼哈顿距离
mkopvec
·
2022-11-28 10:06
机器学习
《统计学习方法》 第十四章 聚类方法
常用的距离度量有闵可夫斯基距离,包括
欧氏距离
曼哈顿距离
、切比雪夫距离、、以及马哈拉诺比斯距离。常用的相似度度量有相关系数、夹角余弦。用距离度量相似度时,距离越小表示样本越
小鹏AI
·
2022-11-28 10:29
统计学习方法
聚类
学习方法
297个机器学习彩图知识点(6)
LeakyReLU2.学习曲线3.学习4.学习速率5.线性激活函数6.向量的线性组合7.线性判别分析8.线性无关9.线性可分10.指数之和的对数11.逻辑回归12.模型对比13.sigmoid函数14.
曼哈顿距离
冷冻工厂
·
2022-11-28 04:00
协同过滤算法
文章目录0前言1.概念1.2分类2基于用户的协同过滤2.1相似性计算2.1.1
欧氏距离
2.1.2余弦相似度2.1.3皮尔逊相关系数Pearson2.1.4杰卡德相似度Jaccard小结:2.2结果分数2.3
JStana
·
2022-11-27 20:31
推荐算法
算法
人工智能
python kNN分类算法代码示例
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离(欧式距离、
曼哈顿距离
或者余弦夹角等各种距离算法,具体情况具体分析用哪种);2)按照距离递增次序排序;3)
小步想当程序员
·
2022-11-27 19:14
机器学习
python
机器学习
机器学习算法(一) K-Means算法简述以及在MNIST上的聚类实现
目录前言简述优点缺点距离欧几里得距离余弦距离
曼哈顿距离
实例:k-means在MNIST数据集的训练集上聚类(自定义)总结前言本文面向机器学习完全从零开始,但对python有足够了解的小白(毕竟我也是),
未见我所见
·
2022-11-27 17:43
python
机器学习
kmeans算法
聚类
聚类基本概念
样本集合可以用矩阵X表示:1.闵可夫斯基距离(样本和)p=2时为
欧氏距离
;p=1时为曼
一碗姜汤
·
2022-11-27 13:14
机器学习系列
聚类
机器学习
数据挖掘
KNN算法原理和代码详解
要解决这个问题,那么就可以说立着他最近的几个人家是富人多还是穷人多就可以判别了,K户人家,最近距离就是
欧氏距离
或者
曼哈顿距离
,切比雪夫距离。这是
欧氏距离
,在中学都有学过。
加林so cool
·
2022-11-27 11:08
算法
机器学习
python
基于OpenCV简易的数字识别
思路:识别的方法是获取一张测试图通过滤波,阈值分割前景与背景,边缘检测,查找轮廓,定位出数字,提取数字,由于提取的数字大小尺寸不一样且我们需要将图片的分割成5*5分块来计算
欧氏距离
,所以笔者统一将数字大小的尺寸规定为
沉默羔羊_GUET
·
2022-11-27 05:07
图像处理实战
opencv
09_分类算法--k近邻算法(KNN)、案例、
欧氏距离
、k-近邻算法API、KNeighborsClassifier、及其里面的案例(网络资料+学习资料整理笔记)
1分类算法–k近邻算法(KNN)定义:如果一个样本在特征空间中**k个最相似(即特征空间中最邻近)**的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,则该样本也属于这个类别。k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。使用数据范围:数值型和标称型。以下是《机器原理》中的关于KNN的介绍K最近邻(k-Nea
涂作权的博客
·
2022-11-26 15:20
#
机器学习 KNN算法
Lp距离:欧式距离:
曼哈顿距离
:切比雪夫距离:三、K值选择如果选择较小的K值,训练误差会减小,但测试误差可能会增大,因为预测
RuiJie_Wang_
·
2022-11-26 14:36
机器学习
算法
近邻算法
级联匹配是什么意思(
欧氏距离
,
曼哈顿距离
,马氏距离,汉明距离,切比雪夫距离)
针对每一个检测器都会分配一个跟踪器,每个跟踪器会设定一个time_since_update参数。如果跟踪器完成匹配并进行更新,那么参数会重置为0,否则就会+1。实际上,级联匹配换句话说就是不同优先级的匹配。在级联匹配中,会根据这个参数来对跟踪器分先后顺序,参数小的先来匹配,参数大的后匹配。也就是给上一帧最先匹配的跟踪器高的优先权,给好几帧都没匹配上的跟踪器降低优先权(慢慢放弃)。当一个目标长时间被
FYY2LHH
·
2022-11-26 02:00
多传感器融合
python
开发语言
在瑞士卷数据集上使用python绘制测地线
文章目录前言一、具体步骤1.引入库2.读入数据3.绘图4.测地线的绘制4.1首先对每个点基于
欧氏距离
找出其近邻点4.2建立一个近邻连接图4.3找出从源点到终点的最短路径编辑4.4绘制5.结果展示总结源代码
淡写 ╮ 青春
·
2022-11-25 21:36
机器学习
python
机器学习
聚类算法学习 — K-means
PythonKmeans库2.2使用PythonKmeans库2.2.1库准备2.2.2sklearn.cluster.KMeans参数介绍2.2.3t-SNE降维算法2.2.4代码1算法1.1算法简介K-means是基于
欧氏距离
的基础聚类算法
米米今日不摸鱼
·
2022-11-25 12:11
聚类
算法
python
k-means
kmeans
基于Flask/Opencv/Dlib课堂人脸签到系统
简介本项目主要采用了Python语言基于Flask框架开发,利用Dlib库中68特征点检测器和深度残差网络模型,
欧氏距离
,目标跟踪方法实现了人脸识别,采用MySQL数据库记录系统相关数据,并用Bootstrap
IT-黑子
·
2022-11-25 11:01
计算机毕业设计
python
开发语言
个人开发
人工智能
python机器学习KNN算法
1、KNN算法原理:(1)为了判断预测集的类别,以已知类别的训练集作为参照选择参数K(2)计算预测集中的实例与训练集中的所有已知实例的距离(如
欧氏距离
)(3)选择最近的K个已知实例(4)根据少数服从多数的投票法则
孙笑川 258
·
2022-11-25 08:59
机器学习教程
机器学习
算法
python
python公式计算_Python Numpy计算各类距离的方法
详细:1.闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)2.
欧氏距离
(EuclideanDistance)3.
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)4.切比雪夫距离(ChebyshevDistance
weixin_39633252
·
2022-11-25 05:03
python公式计算
上一页
6
7
8
9
10
11
12
13
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他