欧氏距离-曼哈顿距离第23页

hdu4456 Crowd(二维树状数组)

题意：给出一个n*n的矩阵，然后m个operation，1表示坐标(x,y)的值加z，2表示与坐标(x,y)的曼哈顿距离不超过z的点的权值和。

No__stop·2020-08-13 12:15

欧几里得距离

欧氏距离越小，两个用户相似度就越大，欧氏距离越大，两个用户相似度就越小。计算所得距离+1

Frankltf·2020-08-13 11:19

矩阵向量中两两间欧式距离计算

目标：希望通过的矩阵运算就能得出矩阵向量中两两之间的欧式距离欧氏距离公式：一般而言，我们常见的欧式距离计算公式如下：a,b对应的是两组不同的向量dist(a,b)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+⋅

cbdbsa·2020-08-13 11:51

基于余弦（欧式距离）的聚类

参考这篇文章考虑质心问题：https://blog.csdn.net/xiaokang123456kao/article/details/74840843欧式距离和余弦相似度的关系欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异

yahuuu·2020-08-12 18:34

Kmeans聚类算法及其matlab源码

假设将对象数据集分为个不同的类，k均值聚类算法步骤如下：Step1：随机从对象集中抽取个对象作为初始聚类中心；Step2：对于所有的对象，分别计算其到各个聚类中的欧氏距离，相互比较后

xholes·2020-08-12 14:44

自然语言处理——句子的相似度

欧氏距离我们可以通过计算两个句子之间的欧式距离来判断句子之间的相似度。距离越小则相似度越大。

愤怒的可乐·2020-08-11 20:09

各种距离的计算

1.欧氏距离(EuclideanDistance)(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)

正义飞·2020-08-11 18:24

基于距离的计算方法

1.欧氏距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。

牧_风·2020-08-11 16:06

模型常见距离公式

最近需要不断沉淀，距离公式永远不能忘记欧氏距离最简单直接的距离度量方法标准化欧氏距离标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。

TIAN_R·2020-08-11 15:28

Luogu P4169 [Violet]天使玩偶/SJY摆棋子

求关于某个点曼哈顿距离（x,y坐标）最近的点——dis(A,B)=|Ax-Bx|+|Ay-By|但是如何去掉绝对值呢？

weixin_30416497·2020-08-11 14:14

题解洛谷 P4169 [Violet]天使玩偶/SJY摆棋子【CDQ分治】

题目链接题意：平面上原有一些点，支持动态加点，动态查询与某个点曼哈顿距离最小的点的距离。

破壁人五号·2020-08-11 13:53

【CUDA并行编程之六】KNN算法的并行实现

之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现，另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。

忆之独秀·2020-08-11 12:42

2716: [Violet 3]天使玩偶/2648: SJY摆棋子

题目链接题目大意：平面动态加点，求与给出的点曼哈顿距离最近点题解：KD树模板题我的收获：23333#include#include#include#include#includeusingnamespacestd

Mmh2000·2020-08-11 11:14

【BZOJ 2716/2648】 [Violet 3]天使玩偶 SJY摆棋子

题目大意：给定平面上一堆点，支持插入点和查询一个点的最近点离它的曼哈顿距离。

LZJ209·2020-08-11 11:00

机器学习 -- kNN算法

K近邻算法什么是K近邻算法邻近的距离度量方式欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离MinkowskiDistance标准化欧氏距离StandardizedEuclideandistance马氏距离

我是9神·2020-08-11 10:34

机器学习实战-KNN 算法

KNN算法的基本原理就是在一堆样本中找出与测试样本距离（欧氏距离/非欧距离）最近的几个样本，这些个样本属于哪个类，则测试样本就属于此

Fox1230·2020-08-11 10:27

深度学习之——KNN算法（k-最近邻算法）

k-最近邻算法基础理论欧式距离（Euclideandistance）曼哈顿距离（Manhattandistance）代码实例在学习深度和图像识别的时候，看见了一个比较有意思的算法——KNN算法，该算法是图像分类中最简单的算法之一

一杯盐水·2020-08-11 09:28

AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]

分类算法：对目标值进行分类的算法1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)2、KNN算法(根据邻居确定类别+欧氏距离+k的确定)，时间复杂度高，适合小数据3、模型选择与调优4、朴素贝叶斯算法

weixin_30628077·2020-08-11 04:37

2019HDU多校第六场——HDU6639 Faraway【思维/曼哈顿距离】

TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:524288/524288K(Java/Others)ProblemDescriptionnsoldiersaredispatchedtosomewhereinByteland.Thesesoldiersaregoingtosetoffnow,butthetargetlocationisnotsoclear

MaJorieL·2020-08-11 03:49

100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。然后定义样本与其所

机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:11

【BZOJ2038】小Z的袜子，第一次的莫队算法

在我看来，莫队（分块版，不是二维曼哈顿距离什么什么最小生成树）就是分块排序优化暴力查找，减少查找区间之间的覆盖长度，从而优化时间复杂度，有一种说法很精彩如果我们已知[l,r]的答案，能在O(1)时间得到

iamxym·2020-08-11 01:35

poj 1984 Navigation Nightmare 带拓展域并查集

https://vjudge.net/problem/POJ-1984#author=0题目大意：有n个网格状的农田，每个农田之间有距离，会依次给出关系，在给出关系后询问两个农田之间的曼哈顿距离是多少？

forOnward·2020-08-11 00:06

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、

weixin_34111819·2020-08-10 23:20

CDOJ1669 棋盘游戏 [A*]

h（N）：棋盘上剩余点到出口的曼哈顿距离之和。在BFS时，优先考虑f（N）值小的，在f（N）相同时，考虑当前花费g（N）小的。为了每次找到f（N）最小的点，可以用堆（STL中的优先队列）来保存状态。

weixin_30883777·2020-08-10 23:59

HDU 5335 贪心+BFS

求从0,0点到n-1，m-1点的最小二进制数分两种情况：1：若0,0点为‘1’,则为起点，进bfs贪心2：若0,0点为‘0’,则找出起点所连接的所有‘0’点所能接触到的‘1’点，取其中离终点曼哈顿距离最小的点当做起点

BSOD_aura·2020-08-10 21:45

HDU - 6749 Mosquito(二分+状态压缩+最大流)

题目链接：点击查看题目大意：给出一个n*m的房间，再给出k个蚊子窝（保证蚊子窝在边界上），每个蚊子窝内有数只蚊子，单位时间内蚊子可以移动一个单位的曼哈顿距离，蚊子们都是非常聪明的，问最少需要多少时间，蚊子可以将整个房间都占领

Frozen_Guardian·2020-08-10 20:41

洛谷2285 dp

首先那个距离就是曼哈顿距离，所以小于等于1的格子就是当前格子的上下左右，还包含自身。

Boxxxxxxx·2020-08-10 20:04

simhash算法及原理简介

可能你会回答几个比较传统点的思路：一种方案是先将两篇文章分别进行分词，得到一系列特征向量，然后计算特征向量之间的距离（可以计算它们之间的欧氏距离、海明距离或者夹角余弦等等），从而通过距离的大小来判断两篇文章的相似度

lengye7·2020-08-10 17:16

[BZOJ2177][最小/最大（曼哈顿距离）生成树]曼哈顿最小生成树

题意给定平面内一些点，求最小曼哈顿距离生成树看这篇咯http://blog.csdn.net/acm_cxlove/article/details/8890003#include#include#include

LowestJN·2020-08-10 13:24

图像特征匹配方法——SIFT算法原理及实现

特征匹配其实就是特征向量之间的距离计算，常用的距离有欧氏距离、汉明距离、余弦距离等。SIFT算法又叫尺度不变特征变换匹配算法，SIFT特征

Eating Lee·2020-08-10 07:31

Java实现k_means算法进行聚类分析

样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。实验环境和编程语言：本实验使用

木子-勇士心·2020-08-10 06:05

OpenCV计算机视觉实战（Python）| 13、项目实战：全景图像拼接

一、特征匹配总结1、蛮力匹配(Brute-Force)介绍比较任意两个特征之间的距离（归一化欧氏距离），给定参数K，可以输出距离最小的K个匹配

lovetaozibaby·2020-08-10 06:35

图像基础6 图像匹配--欧氏距离匹配

在强噪声时，欧氏距离匹配方法相对于上面的方法会有更好的效果。

谢厂节_编程圈·2020-08-10 04:24

leetcode 题目1162 地图分析

我们这里说的距离是『曼哈顿距离』（ ManhattanDistance）：(x0,y0)和 (x1,y1) 这两个区域之间的距离是 |

马飞飞·2020-08-09 22:11

人工神经网络、贝叶斯、欧氏距离在手写数字识别中的应用[原创]

Matlab要求>=Matlab7.0Matlab代码：http://download.csdn.net/source/2655457VC代码：http://download.csdn.net/source/2620375VC可执行文件：http://download.csdn.net/source/2620323运行方法：注册MyControl.ocx控件，双击下图文件即可.Matlab的在Ma

huandaohack·2020-08-09 21:44

[校内模拟]YL杯超级篮球赛（中位数）

对于这道题，它的移动代价的计算方式是曼哈顿距离，所以可以把横纵坐标分开考虑，将二维问题转化成一维问题。首先我们可以证明选择的点的坐标一定是出现过的坐标之一。

FromATP·2020-08-09 18:53

2020牛客暑期多校训练营（第八场）

两个位置相邻等价于两个位置的曼哈顿距离是1。多组测例。数据范围：二、题解首先想了一下网络流，不行。然后考虑状压dp，每行的状态用三进制表示。0表示当前位置是空的，需要正下方

敲代码的欧文·2020-08-09 17:22

codeforces 549D D. Haar Features(枚举)

点击打开链接题目大意：给出你一个矩阵，然后你只能从左上角起用一个矩形将围出的部分修改，问修改成指定样子需要多少步题目分析：这道题就是最最恶心的英语题，题看懂了一切都迎刃而解主要就是枚举与当前点与右下角的曼哈顿距离

黎辰·2020-08-09 10:18

曼哈顿距离最小生成树

将n个点分成K部分，求最小的X，使得每部分中的任意点，都至少能找到一个相邻点曼哈顿距离小于等于X转换成求最小生成树上的第K大边。

wxx_louisa·2020-08-09 02:32

距离度量

1、闵可夫斯基距离：定义1、给定样本集合X，X是n维实数向量空间中点的集合，其中,样本与样本的闵科夫斯基距离定义为：2、欧式距离：当闵可夫斯基距离中的p=2时，称为欧氏距离，即欧氏距离为n维空间中两个点之间的真实距离

oulittle·2020-08-08 22:07

向量（文本）相似度（或点的距离）的计算方案汇总

2、欧氏距离（Eucli

py_IA&IM·2020-08-08 20:24

如何计算句子相似度？

句子相似度的计算方法有：1.欧氏距离：多维空间两个点的绝对距离2.余弦相似度：用两个向量的夹角的余弦值来衡量相似度，首先对句子做embedding再计算两个句子或文本的相似度，更注重方向上的差异3.TF-IDF

AI_machine_learning·2020-08-08 20:23

计算矩阵的欧式距离

对于kNN算法，难点在于计算测试集中每一样本到训练集中每一样本的欧氏距离，即计算两个矩阵之间的欧氏距离。现就计算欧式距离提出三种方法。

The_Thinker_QChen·2020-08-08 19:42

【详解】CS231n assignment1KNN中不使用循环计算距离：从原理到程序

本文主要讲述不使用循环结构来计算两个矩阵的欧氏距离，设训练集矩阵为train，size为num_train*num_features，设验证集矩阵为validate，size为num_test，num_features

月下花弄影·2020-08-08 19:01

各种距离算法

各种距离算法最近看到文章中对距离的衡量依据所针对的问题，针对所使用到的各种距离公式从网上搜罗如下1.欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点x

G1011·2020-08-08 12:06

cs231n课程作业assignment1（KNN）

-CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布k-NearestNeighbor分类器简介：k-NearestNeighbor，简称KNN，翻译过来的意思就是k邻近分类，一个测试与已知的训练集中的数据进行求欧氏距离运算

躺着中枪ing·2020-08-08 11:20

曼哈顿距离转切比雪夫距离

设d1为点(x1,y1)与点(x2,y2)的曼哈顿距离，d2为切比雪夫距离d1=|x1-x2|+|y1-y2|=max(x1-x2,x2-x1)+max(y1-y2,y2-y1)=max(x1-x2+y1

Roper_lb·2020-08-08 01:38

基于用户的协同过滤的电影推荐算法(tensorflow)

ml-latest-small协同过滤算法理论基础https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681相似度计算主要有三个经典算法：余弦定理相似性度量、欧氏距离相似度度量和杰卡德相似性度量

dengdouweng1282·2020-08-07 23:32

机器学习分类与回归模型

一.KNN算法1.既可用于分类也可用于回归2.主要思想是找到预测样本中最近的K个邻居（一般通过欧式距离或者曼哈顿距离公式计算），用K个邻居的目标值中占多数的目标代表预测样本的目标分类：K个邻居投票决定，

Bob_tensor·2020-08-07 21:48

2017年苏州大学研究生复试机试编程上机题C

34，53，25，61，28，78等，则构成六个坐标点如下：(12,34)、(34,53)，(53,25),(25,61),(61,28),(28,78)；以每个坐标点为圆心，以该点与其后面第一个点的欧氏距离为半径

刺无名客·2020-08-07 15:00

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