欧氏距离-曼哈顿距离第38页

聚类算法（一）

SimpleKMeans算法使用K均值算法，簇的数量是由一个参数指定，用户可以选择欧氏距离或曼哈顿距离度量。如果使用后者，该算法实际上市使用k-medians替代k-means，并且中

潇潇雨歇_·2017-03-13 20:50

曼哈顿距离，欧式距离，余弦距离

1.曼哈顿距离曼哈顿距离，叫出租车距离的。具见上图黄线，应该就能明白。计算距离最简单的方法是曼哈顿距离。

江海成·2017-03-13 16:56

Kmeans和KNN算法的异同

Kmeans算法的思想：随机给出数据的k个类的初始点，然后遍历所有的数据点，样本到各个初始点的距离（欧拉或者曼哈顿距离），距离最小的则将该样本归为当前初始点相同类，直到遍历

老司机的诗和远方·2017-03-08 21:58

KNN算法及其实现

其中的相似性，可以利用距离来度量，而衡量距离的方法，可以是欧氏距离，闵可夫斯基距离，曼哈顿距离等等。KNN算法步骤：1，与处理数据2，根据距离公式求出，未知数据，

hearthougan·2017-03-04 22:20

ZOJ 3316 Game 一般图匹配

problemId=3726题意：棋盘上有n个棋子，两个人轮流从棋盘上取走一个棋子，取子规则是当前要取的棋子与上一颗被取走的棋子的曼哈顿距离不得超过L，最后无子可取的人输。

霜刃未曾试·2017-02-26 15:29

分类算法——K-邻近

距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距离，相关系数，信息熵等。

janwool·2017-02-05 18:20

nyoj7_街区最短路径问题

思路：这个题目是求一个点到平面整点集的最短曼哈顿距离。等价于2次求一维数轴上的y=|x-x0|+|x-x1|......|x-xn|求最小的y的值。

苗尼玛乔·2017-02-01 21:15

graph Laplacian 拉普拉斯矩阵

什么是拉普拉斯矩阵拉普拉斯矩阵先说一下什么是拉普拉斯矩阵，英文名为Laplacianmatrix，其具体形式得先从图说起，假设有个无向图如下所示，其各个点之间的都有相应的边连接，我们用某个指标（这地方可以任意选择，比如欧氏距离

Twenty_seven·2017-01-27 21:53

曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离，汉明距离

1.曼哈顿距离曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattandistance），还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具体贴一张图，应该就能明白。上图摘自维基百科，红蓝黄皆为曼哈顿距离，绿色为欧式距离。

ShellCollector·2017-01-17 18:11

MAZE题解

BFS找最短路长度DFS找最短路总数DFS有两个优化f[x,y]表示到坐标为XY的点最小步数，每次递归的时候判断，如果比这个小就退出，否则更新f[x,y]如果当前点到目标点的曼哈顿距离加上已走的步数大于

chenchenfcs·2017-01-15 19:07

[原]距离及相似度度量方法

1.欧氏距离（Euclideandistance）描述这是最常见的两点之间距离度量表示法，即欧几里得度量。我们小学、初中和高

shibing624·2016-12-23 01:00

CS231n 学习笔记

二、K-近邻算法：1.监督学习，是一种即时分类非参数算法，对测试集中的每一张图片，遍历训练集，计算两张图片的相似度，相似度的计算方法为计算每个对应像素之间的距离（所谓的距离可能使用欧氏距离或曼哈顿距离）

Lefenger·2016-12-17 17:33

通过矩阵求两个向量集中元素两两之间的欧氏距离(python实现)

在很多算法中都会涉及到求向量欧式距离，例如机器学习中的KNN算法，就需要对由训练集A和测试集B中的向量组成的所有有序对(Ai,Bi),求出Ai和Bi的欧式距离。这样的话就会带来一个二重的嵌套循环，在向量集很大时效率不高。这里介绍如何将这一过程用矩阵运算实现。假设有两个三维向量集，用矩阵表示:A=[a11a12a21a22a31a32]B=⎡⎣⎢⎢⎢b11b12b13b21b22b23b31b32b

data_rec·2016-12-06 09:21

WMD：基于词向量的文档相似度计算

EMD算法简介该部分引用自[1]EarthMover’sDistance(EMD)，和欧氏距离一样，他们都是一种距离度量的定义，可以用来测量某分布之间的距离。

data_rec·2016-11-30 10:45

论文阅读笔记-CMT跟踪算法

特征描述子找到目标的特征点，每个特征点都用相对于目标区域中心的相对坐标表示；2从第二帧开始，每一帧再用BRISK描述子找到特征点，为了跟第一帧目标的特征点匹配上，对每一个特征点求其和第一帧中每一个特征点的欧氏距离

mtc_Ningning·2016-11-29 16:37

机器学习-周志华学习笔记（线性模型）

均方误差的物理意义：欧氏距离。求解方法：最小二乘法，即直接求导=0，对参数进行估计。特征变多后，导致矩阵为非满秩矩阵，则存在多个最优解。这时，需引入正则化，对特征进行选择。

吹洞箫饮酒杏花下·2016-11-25 17:33

BZOJ 2648: SJY摆棋子 kdtree

此处的距离是曼哈顿距离即(|x1-x2|+|y1-y2|)。现在给

qscqesze·2016-11-24 18:00

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

df58529deedc·2016-11-24 16:20

bzoj 4520: [Cqoi2016]K远点对 KDtree

题意已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第K远点对。

SFN1036·2016-11-21 21:15

【jzoj4898】【人生的价值】【扫描线】【线段树】

当且仅当新食堂的位置和第i个教室的位置的曼哈顿距离小于等于L，第i个教室里的学生会去新食堂吃饭。有博爱之心的NiroBC希望有尽量多的学生去新食堂吃饭，那么这个问题就交给你了！

inklutcuah·2016-11-17 08:20

JZOJ 4898 人生的价值（线段树、扫描线）

当且仅当新食堂的位置和第i个教室的位置的曼哈顿距离小于等于L，第i个教室里的学生会去新食堂吃饭。有博爱之心的NiroBC希望有尽量多的学生去新食堂吃饭，那么这个问题就交给你了！

Gnar_Gada·2016-11-16 20:37

人生的价值

选择一个坐标建饭堂可以收获所有与其曼哈顿距离不超过m的点的点权。求最大收获。切比雪夫距离曼哈顿距离是个菱形。将坐标轴旋转45度，再进行放缩，转化为图像是正方形的切比雪夫距离。然后可以经典扫描线。

WerKeyTom_FTD·2016-11-16 20:53

Contrastive Loss (对比损失)

contrastiveloss的表达式如下：L=12N∑n=1Nyd2+(1−y)max(margin−d,0)2其中d=||an−bn||2，代表两个样本特征的欧氏距离，y为

autocyz·2016-11-13 16:03

xb_smart·2016-11-02 16:38

BZOJ 3476: [Usaco2014 Mar]The Lazy Cow

呜呜呜这题弄了我好久有一点很重要的是你要看出一个点按照曼哈顿距离刚好就是围出来一个正方形与坐标轴成45°我们要让他与坐标轴平行方便我们搞然后就要把它“旋转一下”然而我并不会QAQ看了别人的之后大概知道坐标变成

cgh_Andy·2016-10-31 21:00

hdu 1010 DFS+剪枝

题意：在n*m的四联通矩阵上从起点走到终点，问是否能恰好在t秒到达，每个点最多走一次思路：dfs即可，但会超时，需要用到奇偶性剪枝，即在dfs过程中当前点处的坐标到终点的曼哈顿距离和剩余的步数必须奇偶性一致

PosProteus·2016-10-28 16:18

K-Means聚类算法原理及实现

两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量，对于两个点T0(x1,y2)和T1(x2,y2)，T0和T1之间的欧氏距离为：欧氏距离越小，说明相异度越小3、根据聚类结果，重新计算k个

hearthougan·2016-10-26 11:49

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·2016-10-24 14:00

几个常用机器学习算法 - k近邻算法（kNN）

2kNN由3个要素决定：①距离度量方法②k值③分类决定规则距离度量方法公式为Lp(xi,xj)=(∑l=1n|x(l)i−x(l)j|p)1/p其中p>=1；当p=1,是曼哈顿距离；当p=2，是欧

xg123321123·2016-10-19 19:00

各种距离算法汇总

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=(x1,…,xn)和y=(y1,…,yn)之间的距离为：(1)二维平面上两点a(x1,y1)与

程人之美·2016-10-15 00:03

hdu 1533 最小费用最大流模板题

但作为学习了最小费用最大流过程之后的第一题，模型的建立还是一脸懵比，之后通过见识相关的变形再来磨练建模的能力吧如下是网上题解中关于本题中网络流的建模：1.所有人到所有的房子均建容量为1，费用为人到房子的曼哈顿距离的流

PosProteus·2016-10-13 18:58

曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离区别

1.曼哈顿距离曼哈顿距离又称Manhattandistance，还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具体贴一张图，应该就能明白。上图摘自维基百科，红蓝黄皆为曼哈顿距离，绿色为欧式距离。

傲慢灬·2016-09-23 03:20

向量距离和相似度

1、向量距离度量表示法欧氏距离：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。

小小她爹·2016-09-01 22:10

莫队算法小介绍——看似暴力的莫队算法

摘要：莫队算法是一个对于区间、树或其他结构离线（在线）维护的算法，此算法基于一些基本算法，例如暴力维护，树状数组，分块，最小曼哈顿距离生成树，对其进行揉合从而产生的一个简单易懂且短小好写的算法。

lqybzx·2016-08-17 23:44

基于pearson（皮尔逊）相似度的用户推荐算法

最近因为写一些数据分析报告，把写博客的进度耽误了一点，不过不要紧，我最近优化了一下做出的推荐算法，用pearson相似度替换了欧氏距离相似度，优化了推荐算法代码，另外将700多个用户的推荐投资品循环计算了

goskiller·2016-08-11 11:48

机器学习中的各种距离测量公式

本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离

山坡坡上的蜗牛·2016-07-31 13:08

网络流 ( 最小费用最大流 )——Going Home ( HDU 1533 )

（需要注意的是abs函数可能需要自己写）题解：建图：①从S点到每个人建边，容量为1，费用为0；②从每个人到每个房子建边，容量为1，费用为曼哈顿距离；③从每个房

FeBr2·2016-07-27 21:57

欧氏距离比较相似度的python实现

#-*-coding:utf-8-*-importxlrdimportxlwtimportunicodedataworkbook=xlrd.open_workbook(r'C:\Users\wangqiqi\Desktop\classify.xlsx')#读取sheet1工作簿获取待分类数据defread_sheet1():sheet1=workbook.sheet_by_index(0)r1=s

笛在月明·2016-07-23 20:04

莫队(支持修改)算法

莫队算法可以适应一些可以从i直接转移到(i+1)的题目的离线算法，莫队算法把每个询问看成再二维平面上的点，要使我暴力执行的次数尽量的少，顺序肯定是二维曼哈顿距离最小生成树，突然觉得好高级….其实并不需要这么搞

HOWARLI·2016-07-13 21:56

常用的核函数

任意一个满足特性的函数Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可以的。所以另

尽拣寒枝不肯栖·2016-07-03 23:05

径向基核函数

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。最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为

尽拣寒枝不肯栖·2016-07-03 23:06

系统学习机器学习之距离的度量（一）--常见距离

原文：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4080442.html1.欧氏距离欧氏距离是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

Eason.wxd·2016-06-25 22:39

bzoj4520【CQOI2016】K远点对

: 30Sec MemoryLimit: 512MBSubmit: 497 Solved: 241[Submit][Status][Discuss]Description已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第

AaronGZK·2016-06-09 09:00

【CG物理模拟系列】流体模拟--粒子法之SPH（实现）

如果我们只是单纯的计算所有粒子组合的欧氏距离的话，计算时间只会呈指数增加。而空间分割法的出现，使邻域搜索实现了效率化。

Tako小8君·2016-05-31 16:27

MATLAB计算矩阵间的欧式距离（不用循环！）

MATLAB编程题题目描述：从一个NxM的矩阵C中找出与1xM的矩阵P欧氏距离最小的某一行row，要求不能用循环！！！

geekmanong·2016-05-28 12:00

guide2datamining阅读笔记（1）

binks_·2016-05-24 23:40

机器学习中各种距离计算

这种距离不一定都是欧氏距离，针对不同需求，数据的不同特点，距离的计算方式不同。下面给出机器学习中常用的距离计算方式，及其应用特点。

qq_23617681·2016-05-21 16:56

算法中的距离