欧氏距离-曼哈顿距离

计算Python Numpy向量之间的欧氏距离

计算PythonNumpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：importnumpy dist=numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square
GarfieldEr007·2016-05-12 19:00

HDU 5259 弹吉他

=24种，当然其中会有一些不合法的状态，对于不合法的状态我们特判一下就好然后状态之间的转移也不难，就是同一个指头在不同的状态间对应点的曼哈顿距离因为状态数目不多，所以转移和判断状态是否合法暴力即可具体见代码
a1s4z5·2016-05-11 22:00

图像基本变换---二值图像距离变换(欧氏距离+棋盘距离+城市街区距离)

二值图像距离变换函数[算法说明]  二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像，在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像，假设目标图像像素值为1，即为白色，背景像素为0即为黑色。在转换后的幅灰度图像中，每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关。其中灰度级最大点的集合为目标图像的骨架，就是目标图像中心部分的像素的集合，灰度级反应了背景像素与目标图像边界的影响关
bravebean·2016-05-11 14:00

图像基本变换---二值图像距离变换(欧氏距离+棋盘距离+城市街区距离)

二值图像距离变换函数[算法说明]二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像，在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像，假设目标图像像素值为1，即为白色，背景像素为0即为黑色。在转换后的幅灰度图像中，每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关。其中灰度级最大点的集合为目标图像的骨架，就是目标图像中心部分的像素的集合，灰度级反应了背景像素与目标图像边界的影响关系。
bravebean·2016-05-11 14:00

各种距离（机器学习，人工智能干货）

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
u011001084·2016-05-10 15:00

几种常见距离总结

常见的距离包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、余弦距离、马氏距离、杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数、汉明距等。
Atlas_Kaguya·2016-05-10 11:00

Stanford 机器学习-clustering

第二步：根据分类后的结果，进行聚类中心μi的更新13.3OptimizationObjective从公式可以看出优化目标就是最小化所有数据与其聚类中心的欧氏距离和。13.4Rand
lzj5451896·2016-05-09 16:00

zoj3316【一般图最大匹配 带花树开花】

http://fanhq666.blog.163.com/blog/static/8194342620120304463580/题意：棋盘上有n个点，现在两个人轮流在移除一个子，每次移除的子距离上次移除的子曼哈顿距离小于
u012483216·2016-05-08 14:00

HDU 1010 DFS+剪枝

剪枝的思路也很好理解，求当前节点到终点的曼哈顿距离，如果剩余的时间多于这个距离则继续前进，少于这个距离的return终止递归。
Kiritow·2016-05-04 08:00

数据挖掘--离群点检测

discrete/data/",header=T)Data=scale(Data)set.seed(12)km=kmeans(Data,center=3)print(km)km$centers#各样本欧氏距离
u013153546·2016-05-03 00:00

UVA 1169 DP+单调队列优化 Robotruck 捡垃圾的机器人

任意两点距离为曼哈顿距离。求机器人行走的最短路程。
INCINCIBLE·2016-04-29 22:00

塔防危险度计算

问题描述：格点平面上有一些塔，对于平面的每一个点，其危险度定义为曼哈顿距离为d的范围内的塔的数量，求危险度最低的点。说明：曼哈顿距离：d=|X1-X2|+|Y1-Y2|。
qq_17612199·2016-04-29 12:00

径向基函数

任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)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。一些径向函数代表性的用到近似给定的函数，这种近似可以被解释成一个
tianbwin2995·2016-04-28 21:00

机器学习中的相似性度量

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
jiary5201314·2016-04-28 17:00

[bzoj4520][Cqoi2016]K远点对

TimeLimit:30SecMemoryLimit:512MBSubmit:292Solved:150[Submit][Status][Discuss]Description已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第
FZHvampire·2016-04-24 09:54

【BZOJ3616】War

第i个炮塔可以攻击到离它欧几里德距离小于等于ri或者曼哈顿距离小于等于ai的炮塔，被攻击到的炮塔防御系统就会崩溃，同一联盟的炮塔不会被攻击到。
CreationAugust·2016-04-24 08:00

【BZOJ2648】SJY摆棋子

此处的距离是曼哈顿距离即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
CreationAugust·2016-04-24 08:00

并查集+Set-BZOJ-1604-[Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居

你会发现她们已经结成了几个“群”．每只奶牛在吃草的时候有一个独一无二的位置坐标Xi，Yi(l≤Xi，Yi≤[1．.10^9]；Xi，Yi∈整数．当满足下列两个条件之一，两只奶牛i和j是属于同一个群的：1．两只奶牛的曼哈顿距离不超过
Roy_Yuan·2016-04-18 16:00

机器学习方法总结

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、
lihaitao000·2016-04-17 15:00

机器学习算法笔记：谱聚类方法

常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比较两个用户对音乐选择的品味，考虑到有些用户习
BetaRun·2016-04-14 18:57

CQOI2016 bzoj4520 K远点对

题意传送门已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第K远点对。题解题目越简单做起来越难恩题意即题解。想到K远点对做不起，只能做最远点对。于是果断最远点对，K=1做出来。然后考虑怎么实现第K远。
liuyunhui246·2016-04-14 09:00

poj 2749 Building roads s-SAT判定+二分

道路的长度是两点的曼哈顿距离。问最小的任意两牛棚间的距离中的最大值是多少？分析：首先二分最大距离，然后建图：一、若两点的某种选择的
qq_33229466·2016-04-07 20:00

机器学习中的相似性度量

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&杰卡德相似系数10.相关系数&相关距离11.信息熵1.欧氏距离
moki_oschina·2016-04-04 23:00

【POJ2926】Requirements【二进制】【最大曼哈顿距离】

【题目链接】手被烫伤了，只能一只手敲题了，随便敲个短的。论文题，见《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》武森/*Pigonometry*/ #include #include usingnamespacestd; typedefdoubleDB; constintmaxn=100005,maxd=7,inf=0x3f3f3f3f; intn,sgn[maxd]; struct_data{
BraketBN·2016-04-03 21:00

欧氏距离的矩阵实现(k近邻分类器)

最近在设计分类器时用到了KNN分类器，因此在网上下载了一个knn的程序包，它实现的是一个简单的二分类问题下载地址如下http://download.csdn.net/detail/m_g_c_516/3027316#comment。但是由于这个程序嵌套比较多，距离函数的编写挺也让人费解，因此很多朋友在下面评论说不太好理解。在我把它研究明白后发现或许它性能不太好，但是有一个地方值得学习，这也是困扰很
Anysky___·2016-04-03 21:12

欧氏距离的矩阵实现(k近邻分类器)

最近在设计分类器时用到了KNN分类器，因此在网上下载了一个knn的程序包，它实现的是一个简单的二分类问题下载地址如下http://download.csdn.net/detail/m_g_c_516/3027316#comment。但是由于这个程序嵌套比较多，距离函数的编写挺也让人费解，因此很多朋友在下面评论说不太好理解。在我把它研究明白后发现或许它性能不太好，但是有一个地方值得学习，这也是困扰很
Anysky___·2016-04-03 21:00

图像之二维高斯核

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。
chongshangyunxiao321·2016-03-26 22:11

数学中几种常用的距离

欧氏距离(EuclideanDistance)
u013007900·2016-03-24 11:00

机器学习中的相似性度量

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
zheng_pat·2016-03-23 11:00

最近邻策略：k-means和KNN

如何度量距离是一个复杂的问题，一般情况下我们习惯使用欧氏距离来表征分类距离。如果我们要调整n个分类特征的权重，可以修改距离度量的定义；可以将n个分类特征变为特征的函数f
lpsl1882·2016-03-23 00:00

K-means聚类算法

个点作为起始质心（一般随机选择） 任意一个点所属簇的结果发生改变时 对数据集中每个点 对每个质心 计算数据与质心间的距离 将数据划分到与它最近的簇 对于每个簇，重新计算质心（所有点的均值）求距离的方法，欧氏距离
u014427196·2016-03-22 22:00

uva 1169 Robotruck（简单区间dp）

一个二位平面上有n个垃圾，现在用一个机器人去捡起来，且是按照输入顺序捡，放回位于原点处的垃圾桶中，两点之间的距离算曼哈顿距离，机器人的最大承重量为C，求捡完所有垃圾机器人走动的最小距离。
KIJamesQi·2016-03-20 20:00

hdu 4311 Meeting point-1 （快速求解曼哈顿距离和）

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4311大意：有(0 #include #include #include #include usingnamespacestd; constintN=1e5+10; typedeflonglongLL; structpoint{ LLx,y; }p[N]; structnode{ LLdis,order; }ds
theArcticOcean·2016-03-20 19:00

HDU 4311 Meeting point-1

pid=4311  题目大意：给出若干个点，找到一个点，使得所有的点到这个点的曼哈顿距离之和最小，求这个最小的距离即可。
PNAN222·2016-03-19 17:00

数学中的常见的距离公式

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=(x1,.
losteng·2016-03-15 09:25

数学中的常见的距离公式

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=(x1,.
Losteng·2016-03-15 09:00

【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
xym_CSDN·2016-03-14 19:00

距离的度量（Dissimilarity Measure）

MinkowskiDistance（闵式距离）D=(∑i=1d|xi−yi|p)1p（1）适用于数值型数据（numericdata）（2）欧氏距离是闵式距离在（p=2）的特例SimpleMatchingDistance
lanchunhui·2016-03-14 16:00

欧氏距离和余弦相似度

欧氏距离和余弦相似度前者是看成坐标系中两个点，来计算两点之间的距离；后者是看成坐标系中两个向量，来计算两向量之间的夹角。
qq_16365849·2016-03-14 09:00

机器学习 - K-近邻算法(KNN)

K-近邻算法嘉定所有实例对应与n维空间中的点，一个实例的最近邻是根据标准欧氏距离定义的。
Alps1992·2016-03-13 00:42

机器学习 - K-近邻算法(KNN)

K-近邻算法嘉定所有实例对应与n维空间中的点，一个实例的最近邻是根据标准欧氏距离定义的。
chenfs1992·2016-03-13 00:00

Codeforces 651C Watchmen【模拟】

题意：求欧几里得距离与曼哈顿距离相等的组数。分析：化简后得到xi=xj||yi=yj，即为求x相等+y相等-x与y均相等。
Yukizzz·2016-03-12 09:00

1941: [Sdoi2010]Hide and Seek|动态加点线段树

传统的K-Dtree姿势http://blog.csdn.net/ws_yzy/article/details/50855522对计算曼哈顿距离分四种情况讨论，枚举每一个点，维护它的左下，左上，右下，右上的点
ws_yzy·2016-03-11 15:00

【Codeforces】#345 Div1

1.Watchmen1.1题目描述给$n$个点，求曼哈顿距离等于欧式距离的点对数。
Bombe·2016-03-10 21:00

KNN及其改进算法的python实现

一、马氏距离我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。
hustlx·2016-03-10 21:27

CF345div2 C题 map映射的作用

题目大意，曼哈顿距离和欧式距离相等。思考了一会儿，如果两个距离要相等，那么只有在坐标轴所连接的直线上面。
zcj5027·2016-03-09 15:00

【Codeforces Round 345 (Div 1) A】【STL-map or stable_sort or双关键字排序】Watchmen 曼哈顿距离=欧几里得距离点对数

A.Joystickstimelimitpertest1secondmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputFriendsaregoingtoplayconsole.Theyhavetwojoysticksandonlyonechargerforthem.Initiallyfirstjoystickis
snowy_smile·2016-03-08 18:00

数据 (cdq分治)

题意：维护二维平面上的点集，支持插入一个点，查询点集中的点到指定点的最小、最大曼哈顿距离。
u011542204·2016-03-07 16:00

BZOJ4170 极光（CDQ分治 或 树套树）

传送门BZOJ上的题目没有题面……【样例输入】35243Query22Modify13Query22Modify12Query11【样例输出】233这道题稍微分析一下就知道是求一个一个点曼哈顿距离小于k
u010850027·2016-03-06 15:00

2015蓝桥杯 曼哈顿距离

移动距离X星球居民小区的楼房全是一样的，并且按矩阵样式排列。其楼房的编号为1,2,3...当排满一行时，从下一行相邻的楼往反方向排号。比如：当小区排号宽度为6时，开始情形如下： 1 2 3 45 612111098 7131415.....我们的问题是：已知了两个楼号m和n，需要求出它们之间的最短移动距离（不能斜线方向移动）输入为3个整数wmn，空格分开，都在1到10000范围内w为排号宽度，m,
winycg·2016-03-06 15:00
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