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欧氏距离-曼哈顿距离
python实现K-means K-均值聚类分类算法 - 无监督学习
每次迭代,首先遍历样本,让每个样本点找到(
欧氏距离
)最近的一个质心,记下,所有样本点被分为k个簇;然后遍历
winter2121
·
2019-04-23 10:51
机器学习
【扫描线+置换结论】LOJ3085「GXOI / GZOI2019」特技飞行
另外有kkk个观测点(pi,qi)(p_i,q_i)(pi,qi),可以观测到
曼哈顿距离
它不超过rir_iri的区域。若两架飞机飞到同一点时被至少一个观测点观测到,则会额外获得ccc的得分。
Dream_Lolita
·
2019-04-22 16:52
数据结构-线段树
其他-扫描线
【扫描线+置换结论】LOJ3085「GXOI / GZOI2019」特技飞行
另外有kkk个观测点(pi,qi)(p_i,q_i)(pi,qi),可以观测到
曼哈顿距离
它不超过rir_iri的区域。若两架飞机飞到同一点时被至少一个观测点观测到,则会额外获得ccc的得分。
Dream_Lolita
·
2019-04-22 16:52
数据结构-线段树
其他-扫描线
机器学习:R实现k-means算法做画像
具体可参考:https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/801343312.K-means算法原理:K-means算法是根据数据点之间的
欧氏距离
进行聚类的
daydayup8888
·
2019-04-18 21:48
机器学习
R
Python数据预处理-数据标准化(归一化)及数据特征转换
无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响,解决数据的可比性,防止原始特征中量纲差异影响距离运算(比如
欧氏距离
的运算)。它是
Trisyp
·
2019-04-18 10:08
Python
A星算法(基于matlab)
曼哈顿距离
:在几何度量空间中,用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。图1中绿色代表
欧氏距离
(直线距离),蓝色和黄色代表等价的
曼哈顿距离
。
lmq_zzz
·
2019-04-10 17:29
使用余弦相似度算法计算文本相似度
在求相似度的时候经常会有以下一些方法,1.基于词向量余弦相似度
曼哈顿距离
欧几里得距离明式距离(是前两种距离测度的推广),在极限情况下的距离是切比雪夫距离2.基于字符的编辑距离simhash共有字符数(有点类似
Little Programmer
·
2019-04-09 09:35
NLP
机器学习中的距离和损失函数
文章目录13.1距离度量13.2损失函数13.1距离度量距离函数种类:欧式距离、
曼哈顿距离
、明式距离(闵可夫斯基距离)、马氏距离、切比雪夫距离、标准化欧式距离、汉明距离、夹角余弦等常用距离函数:欧式距离
Zero-One-0101
·
2019-04-05 10:00
ML&DL-总结性文章
机器学习
机器学习算法之 K近邻算法
2KNN算法的三要素距离度量
欧氏距离
:m维空间中两个点之间的直线距离。
张之海
·
2019-04-04 22:27
机器学习
numpy: 计算两个矩阵行向量之间的
欧氏距离
原文地址:http://www.alannah.cn/2019/04/03/numpye/计算两个矩阵行向量之间的
欧氏距离
有时我们需要计算两个矩阵行向量之间的
欧氏距离
,但是在numpy中,没有函数可以直接进行两个矩阵行向量之间的距离计算
锋大大
·
2019-04-03 18:10
杂七杂八
牛客真题(10)-堆棋子
解法其实有点类似暴力解决,通过计算每个棋子到其他所有棋子的
曼哈顿距离
,并更新移动距离和的最小值。问题:1、用临时变量存储当前点到所有点的距离;2、计算距离的最小值。
JerryZengZ
·
2019-04-02 15:35
代码训练
路由寻迹常见算法-启发式
对于我们常见的网格图来说,我们规定只能上下左右来移动的话,那么通常来说都会使用
曼哈顿距离
来当做启发函数。什么是
曼哈顿距离
根据官方定义,
曼哈顿距离
——两点在南北方
逐风的小黄
·
2019-03-22 20:36
无人驾驶
无人驾驶:弯道超车的利器
数据挖掘学习日记7·k-means算法JAVA代码实现
其余每个对象根据与簇中心的
欧氏距离
,分配到最近的簇中。迭代地改编簇内变差:对每个簇,根据上次迭代分配到的簇对象,重新计算均值(将对象的x值和y值分别取平均得到新的簇中心)。
mustuo
·
2019-03-20 13:25
JAVA
数据挖掘
算法
层次聚类
然后我们将簇之间距离定义为其质心之间的
欧氏距离
,并选择具有最短距离的两个簇进行合并。簇之间的距离有很多种定义:1簇的
波波的一天
·
2019-03-18 15:23
数据挖掘
2-3 异常检测 A fast and noise resilient cluster-based anomaly detection 笔记
PatternAnalysisandApplications 发表时间:2017年 引用次数:6二、论文总结2.1研究方向 基于聚类的异常检测2.2写作动机 基于聚类的异常检测算法中,很多都是使用
欧氏距离
Siberia_
·
2019-03-14 21:52
机器学习:为什么要做特征归一化处理?
2.提高模型的精度距离计算时效果显著,比如
欧氏距离
,上面x
颠沛的小丸子
·
2019-03-14 20:10
机器学习
推荐系统法宝-相似度计算
在一些最临近算法中我们常看见一些距离
欧氏距离
我们最常见也最常用的距离,它能够最直观的描述两个点的距离关系。在N维的情况下有公式(x1k,代表第k个特征值)标准化欧式距离为什么引入标准欧式距离?
机器不能学习
·
2019-03-12 22:01
几种距离度量方法的简介、区别和应用场景
目录前言几种常见距离度量方法欧几里得距离简介公式
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)简介公式应用场景切比雪夫距离简介公式闵科夫斯基距离简介公式缺点马氏距离简介公式汉明距离简介应用:余弦相似度简介公式杰卡德距离皮尔森相关系数简介公式编辑距离
Pluto*
·
2019-03-10 11:56
100天的ML
k-means的简单实现
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt加载数据defloadDataSet(fileName):data=np.loadtxt(fileName,delimiter=’\t’)returndata
欧氏距离
计算
CSDN数学家
·
2019-03-05 19:29
机器学习与深度学习
【BZOJ】1604: [Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居-
曼哈顿距离
转切比雪夫距离&set
曼哈顿距离
转切比雪夫距离算是个套路了,但是还是很难想到。
ccosi
·
2019-03-02 15:00
妙
set
A*算法启发式搜索
算法擅长解决静态路径中最短距离问题,而又不同于Dijkstra算法和Floyd算法,该算法综合了BFS和Dijkstra算法优点:在进行启发式搜索提高算法效率的同时,可以保证找到一条最优路径(基于评估函数,例如:
曼哈顿距离
just want to know
·
2019-02-28 16:04
最短路径
-----常用算法-----
每日学习
一种基于邻域的聚类算法
我们使用
欧氏距离
来评估p和q之间的距离,表示为dist(p,q)。我们将首先给出k-最近邻集合和反向的定义k-最近邻集合。尽管学术中给出了类似的定义,我们把它们放在这里以方便读者理解我们的新算法。
just want to know
·
2019-02-22 23:09
菜鸟的机器学习入门之路
每日学习
Python NumPy计算
欧氏距离
(Euclidean Distance)
欧氏距离
定义:
欧氏距离
(Euclideandistance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
云net
·
2019-02-18 18:18
python
欧几里得距离
原文出处:https://blog.xugaoxiang.com/ai/edclidean-distance.html软硬件环境ubuntu18.0464bitnumpy1.12.1前言欧几里得距离,又称
欧氏距离
xugaoxiang.com
·
2019-02-10 08:45
人工智能
协同过滤算法
协同过滤算法:收集用户偏好找到相似的用户或商品计算推荐相似度计算1.
欧氏距离
2.欧几里德距离3.皮尔逊相关系数(1111协方差标准差皮尔逊相关系数=协方差/标准差趋近于-1负相关,趋近于1正相关4.Cosine
7900X
·
2019-02-04 17:15
几种距离度量方法比较
欧氏距离
(EuclideanDistance)
欧氏距离
是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指
欧氏距离
。
huataiwang
·
2019-02-04 13:43
数理基础
特征工程及主成分分析(PCA)-基于opencv和python的学习笔记(十五)
包括:L1范数(
曼哈顿距离
)L2范数(
欧氏距离
)特征二值化:对准确特征值不关心,仅仅想知
人工智障之深度瞎学
·
2019-01-31 19:55
机器学习
python
机器学习
opencv
sklearn
深度学习中常用的几种距离度量算法
1.欧式距离欧式距离2.
曼哈顿距离
曼哈顿距离
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的
曼哈顿距离
:3.切比雪夫距离切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离闵可夫斯基距离5.
ATNOW
·
2019-01-31 17:54
数据挖掘笔记(写给程序员的数据挖掘实践指南)
原书:http://www.guidetodatamining.com/一、协同过滤(CF)——寻找相似用户
曼哈顿距离
(数据稠密:几乎所有属性都没有0值,且属性值大小十分重要)欧式距离(明氏距离)(数据稠密
管妖妖
·
2019-01-29 20:48
数据挖掘
推荐算法
2018 & 2019's One algrithm per day
Day5|K-Means-1.19K-means是最基本的聚类算法(baseline般的存在),以
欧氏距离
为特征把m维的数据点映射到欧氏空间中进行聚类。
NeyoShinado
·
2019-01-28 15:05
2018 & 2019's One algrithm per day
Day5|K-Means-1.19K-means是最基本的聚类算法(baseline般的存在),以
欧氏距离
为特征把m维的数据点映射到欧氏空间中进行聚类。
NeyoShinado
·
2019-01-28 15:05
3.sklearn—聚类分析详解(聚类分析的分类;常用算法;各种距离:
欧氏距离
、马氏距离、闵式距离、
曼哈顿距离
、卡方距离、二值变量距离、余弦相似度、皮尔森相关系数、最远(近)距离、重心距离)
文章目录1.聚类分析1.1聚类方法1.2常见聚类算法:1.3cluster提供的聚类算法及其使用范围2.各种距离2.1连续性变量的距离2.1.1
欧氏距离
2.1.2
曼哈顿距离
2.1.3切比雪夫距离2.1.4
贫僧不懂
·
2019-01-25 17:01
机器学习:超参数的选择,余弦距离vs欧式距离vs
曼哈顿距离
一、超参数选择GridSearch网格搜索在高维空间中对一定区域进行遍历RandomSearch在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度(Cos距离)与
欧氏距离
的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量
DemonHunter211
·
2019-01-24 09:52
算法
bzoj2989: 数列(二进制分组+主席树)
题意简述:给一堆点,支持加入一个点,询问有多少个点跟(x,y)(x,y)(x,y)
曼哈顿距离
不超过kkk。思路:题目要求的是对于一个斜着的正方形的查询。我们考虑转切比雪夫距离转成正常的正方形。
SC.ldxcaicai
·
2019-01-21 18:00
#
主席树
#
二进制分组
人脸识别之insightface开源代码使用:训练、验证、测试(4)
然后计算两个向量之间的
欧氏距离
,如果该
欧氏距离
大于阈值,则判定为不同人;如果小于阈值,那么判定为同一个人。但是要做到人脸识别,我们
hanjiangxue_wei
·
2019-01-20 21:02
深度学习
人脸识别
机器学习 之 PCA
主成分分析的目的是使得在低维空间中,数据点到投影点的距离(
欧氏距离
)最小。数据压缩
Day_and_Night_2017
·
2019-01-20 14:19
Machine
Learing
机器学习 无监督学习之K-means
K均值算法是为了把一些没有标签的数据按照一定的规则划分为几个类别,一般这个规则选取为
欧氏距离
。K-means的一般步骤?1.随机初始化簇的中心。
Day_and_Night_2017
·
2019-01-19 23:02
Machine
Learing
机器学习:超参数的选择,余弦距离vs欧式距离vs
曼哈顿距离
一、超参数选择GridSearch网格搜索在高维空间中对一定区域进行遍历RandomSearch在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度(Cos距离)与
欧氏距离
的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量
work_coder
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2019-01-15 21:06
机器学习概要
深度学习概要
Python
曼哈顿距离
切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 标准化
欧氏距离
马氏距离 编辑距离
1.
曼哈顿距离
defManhattan(vec1,vec2):npvec1,npvec2=np.array(vec1),np.array(vec2)returnnp.abs(npvec1-npvec2)
山的脚下是我家
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2019-01-14 22:58
算法工程师面试300题
在k-means或kNN,我们是用
欧氏距离
来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用
曼哈顿距离
?百度2015校招机器学习笔试题。简单说说特征工程。关于LR。overfitting怎么解决?
飞魔006
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2019-01-14 11:44
机器学习
ArcGIS案例学习笔记2_1
:第二天上午案例1:学校选址内容:栅格数据分析教程:pdfpage=323数据:chapter8/ex1/教育,生活,土地利用和数字高程表面步骤环境设置:工作空间,范围,分辨率方法:Sa工具箱/距离/
欧氏距离
weixin_34311757
·
2019-01-08 06:19
计算机视觉(一):人脸检测和识别
本文主要介绍了如何使用OpenCV提供的函数来构建一个人脸识别和检测的应用2-Haar级联的概念我们知道提取出图像数据的细节特征对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用,两个图像的相似程度可以通过他们对应特征的
欧氏距离
LiAnG小炜
·
2018-12-26 11:13
计算机视觉
CodeForces 1093G 、HDU 6435(多维最远
曼哈顿距离
)
pid=6435解题思路将K维
曼哈顿距离
表达式展开:∑i=1k∣ax,i−ay,i∣=∑i=1kci(ax,i−ay,i)=∑i=1kciax,i−∑i=1kciay,i\sum_{i=1}^{k}\left
Hrbust_cx
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2018-12-25 17:51
ACM套路
统计学习方法c++实现之二 k近邻算法
其中我认为距离度量最关键,但是距离度量的方法也很简单,最长用的就是
欧氏距离
,其他的距离度量准则实际上就是不同的向量范数,这部分我就不赘述了,毕竟这系列博客的重点是实现。
bobxx
·
2018-12-21 11:39
机器学习
统计学习方法c++实现
距离与相似度度量
一、距离:1.1明可夫斯基距离(MinkowskiDistance)公式:其中p是一个变量,下面的所有距离都是这个公式的特例;p=1就是
曼哈顿距离
,P=2就是欧式距离,P=无穷时,就是切比雪夫距离.1.2
bowlrice
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2018-12-21 11:53
学习笔记
JZOJ100048 【NOIP2017提高A组模拟7.14】紧急撤离
思考历程这题啊,我想的时候真的是脑洞大开……首先,我一眼看下去,既然要询问是否联通,那么能不能求出它们的最短路,看看是不是它们的
曼哈顿距离
?
A1847225889
·
2018-12-19 12:57
卡常数
bitset
分治
KNN问题回顾
曼哈顿距离
:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离的最大值)(3)分类决策规则。(也就是如何根据k个最近邻决定待测对象的分类。k最近邻的分类决策规则一般选用多数表决)2.KD树
Forlogen
·
2018-12-18 11:02
Machine
Learning
距离度量准则(转载)
进行聚类分析首先要建立在各个样品(或变量)之间“距离”的精确度量的基础根据变量类型的不同,“距离”的度量方式也不相同,下面分别叙述:1.针对连续变量的距离测度
欧氏距离
(Euclideandistance
WillWinston
·
2018-12-14 23:21
PCL
A星寻径算法
/***节点坐标*/publicintx,y;/***F(n)=G(n)+H(n)*/publicintf;/***起点到当前点的移动耗费*/publicintg;/***当前点到终点的移动耗费,即*
曼哈顿距离
秋若然
·
2018-12-10 23:07
欧式距离和余弦相似度
欧式距离(L2)
欧氏距离
就是平时说的距离,如果平面中有两点A(x1,y1)和B(x2,y2),那么A与B之间的欧式距离为;若在三维空间中两点A(x1,y1,z1)和B(x2,y2,z2),那么A和B之间的欧式距离为
一 方
·
2018-12-10 14:37
卷积神经网络
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