欧氏距离-曼哈顿距离

minHash最小哈希原理

通常通过遍历这两个集合中的所有元素，统计这两个集合中相同元素的个数，来表示集合的相似度；这一步也可以看成特征向量间相似度的计算（欧氏距离，余弦相似度）。
初雪之音·2016-03-02 23:00

浅谈RBF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。
DM张朋飞·2016-03-02 11:00

【Educational Codeforces Round 6A】【水题】Professor GukiZ's Robot 曼哈顿距离

A.ProfessorGukiZ'sRobottimelimitpertest0.5secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputProfessorGukiZmakesanewrobot.Therobotareinthepointwithcoordinates (x1, y1) andshoul
snowy_smile·2016-03-01 18:00

机器学习、模式识别中的相似性度量

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
yhhyhhyhhyhh·2016-02-28 16:00

Python与机器学习（三）：K-近邻算法

关于距离的测量通常采用以下几种方法：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦等。
monkey131499·2016-02-25 21:00

BZOJ2648 SJY摆棋子

此处的距离是曼哈顿距离即(|x1-x2|+|y1-y2|)。
mengfanrong·2016-02-20 14:00

[dfs+水] hdu 4462 Scaring the Birds

且给覆盖距离R每一个稻草人能覆曼哈顿距离R以内的点问最少须要多少个稻草人思路：由于范围非常小，直接能够暴力注意稻草人所在的位置是不须要被覆盖的代码：#include"cstdlib" #include"cstdio
mengfanrong·2016-02-19 17:00

bzoj3170 松鼠的聚会 曼哈顿距离

如果两点间距离是曼哈顿距离的话就直接前缀和搞定了，但是在本题中，dist(a,b)=max{|Xa-Xb|,|Ya-Yb|}，实际上把坐标轴旋转45度之后就转化成了曼哈顿距离了。^_^。
lych_cys·2016-02-18 18:00

HDU 5626 Clarke and points

他研究一个有趣的距离，曼哈顿距离。
jtjy568805874·2016-02-18 12:00

poj2926Requirements (曼哈顿距离)

DescriptionAnundergraduatestudent,realizingthatheneedstodoresearchtoimprovehischancesofbeingacceptedtograduateschool,decidedthatitisnowtimetodosomeindependentresearch.Ofcourse,hehasdecidedtodoresearch
Kirito_Acmer·2016-02-16 17:00

bzoj 1604 [Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居（set+并查集）

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
hahalidaxin·2016-02-16 11:00

bzoj 1604 [Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居（set+并查集）

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
hahalidaxin·2016-02-16 11:00

poj 2926 Requirements 【5维点集最远曼哈顿距离】

RequirementsTimeLimit:5000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmissions:4090Accepted:1411DescriptionAnundergraduatestudent,realizingthatheneedstodoresearchtoimprovehischancesofbeingacceptedtograduateschool,dec
笑着走完自己的路·2016-02-14 16:35

poj2926 Requirements

题目很长故事很短…..求曼哈顿距离5维的其实几维的不重要模版都是一样的思考二维的去掉绝对值分正负讨论得出规律符号使用二进制枚举#include typedefdoubled; constdmaxm=0x3f3f3f3f
mymilkbottles·2016-02-14 15:00

HDU 5626 Clarke and points（二进制枚举）

题意:求N≤106个点中,任意2点间的最大曼哈顿距离分析:|xi−xj|+|yi−yj|,拆绝对值可以得到：正正:xi−xj+yi−yj=(xi+yi)−(xj+yj)负负:−xi+xj−yi+yj=(
lwt36·2016-02-13 22:00

距离判别法

欧式距离的定义：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。
别过来胖到我了·2016-02-10 16:52

【模式识别】SVM核函数

随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，虽然其它距离函数也是能够的。
lcchuguo·2016-01-31 17:00

几何模版-多维最远曼哈顿距离

求最远曼哈顿距离。
蓦辰·2016-01-25 11:00

清橙A1206 莫队

只需要知道一个结论就可以，那就是对于一个二维平面图中一些点，如果要构造一个曼哈顿距离的最小生成树，那么选取边的时候对于一个点只需要最多选取8条边（O(8
beihai2013·2016-01-25 10:00

协同过滤(推荐方法)——数据挖掘

如曼哈顿距离：(x1,y1)(x2,y2) |x1-x2|+|y1-y2|曼哈顿距离优点：计算速度快适用于Facebook等勾股定理：计算直线距离，欧几里得距离 根号下(x1-x2)2 +(y1-y2)
cbwcwy·2016-01-20 15:00

【协同过滤推荐算法】欧氏距离表示用户或物品相似度

Prefer={"jim":{"War":1.9,"thebigbang":1.0,"Thelordofwings":4.0,"BeautifulAmerica":4.7},"lily":{"War":2.0,"Kongfu":4.1,"Thelordofwings":3.6},"tommy":{"War":2.3,"Kongfu":5.0,"Thelordofwings":3.0},"jack"
shihui512·2016-01-19 20:00

对A-Star寻路算法的粗略研究

曼哈顿距离 曼哈顿距离的定义是，两个物体南北方向的距离与东西方向的距离之和。看起来就好像是直角三角形的两条边之和。 
逐影·2016-01-18 21:00

[数据挖掘]数学基础---距离度量方式（马氏距离，欧式距离，曼哈顿距离）

马氏距离欧式距离曼哈顿距离参考资料马氏距离概念：马氏距离是由印度统计学家马哈拉洛比斯提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个位置样本集相似度的方法。
u010536377·2016-01-14 14:00

1108: [POI2007]天然气管道Gaz 思路题

曼哈顿距离啊……只要有解一定是唯一的啊QAQ（画画图看就知道。。）直接算就行了。。
Phenix_2015·2016-01-13 17:00

K近邻快速算法 -- KD树、BBF改进算法

K近邻算法即是查找与当前点（向量）距离最近的K个点（向量），距离计算一般用欧氏距离。最简单的方法就是穷举法：计算每个向量与当前向量的欧氏距离，选取最小的K个为所求。
zizi7·2016-01-06 19:00

K-means算法

当元素的所有特征属性都是标量时，可以用距离来作为相异度，最常用距离有欧式距离：           曼哈顿距离：     
SUNFC_nbu·2016-01-06 15:00

邻近 算法 理论

估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)，相似性度量方法有：欧氏距离、余弦夹角、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
mlljava1111·2016-01-05 19:00

python 各类距离公式实现

所列的距离公式列表和代码如下：闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)欧氏距离(EuclideanDistance)曼哈顿距离(ManhattanDistance)切比雪夫距离(ChebyshevDistance
guojingjuan·2015-12-24 18:01

codeforces 301B. Yaroslav and Time（下标的艺术）

codeforces.com/problemset/problem/301/B大意是这样的：从1点经过k点到达n点，开始出发的时间是极短的(0.X)，其中途中点可以给予不同的time资源，不同点之间的距离是曼哈顿距离
theArcticOcean·2015-12-23 23:00

UESTC 653 扫雷 模拟

在n×n的方格地图上，地雷可以影响所有曼哈顿距离不大于k的位置，现在给出地图中雷的分布，用*代表地雷，用.代表无雷，请在所有无雷的位置填上对应的数字，表示能够影响到该位
ProLightsfxjh·2015-12-19 23:00

聚类算法（一）：k-均值 (k-means)算法

2.对剩下的每个对象，根据其与哥哥簇中心的欧氏距离，将它分配到最
chixujohnny·2015-12-16 20:35

聚类算法（一）：k-均值 (k-means)算法

2.对剩下的每个对象，根据其与哥哥簇中心的欧氏距离，将它分配到最
chixujohnny·2015-12-16 20:00

[题解]第十一届北航程序设计竞赛预赛——I.神奇宝贝大师

题目描述一张n*m的地图，每个格子里面有一定数量的神奇宝贝，求一个最优位置，使得所有神奇宝贝到该位置的曼哈顿距离最小。
zyy是一只超级大沙茶·2015-12-15 21:00

杭电3085 Nightmare Ⅱ（双向bfs）（曼哈顿距离）

博客参考http://blog.csdn.net/u011932355/article/details/44344725NightmareⅡTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)    MemoryLimit:32768/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):1347    AcceptedSubmission(s):314Pro
mengxiang000000·2015-12-14 18:00

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： (
u011308691·2015-12-11 14:00

莫队算法笔记

可以用平面最小曼哈顿距离生成树来确定查询顺序，不过有一个更好写的方法是分块。把区
Quack_quack·2015-12-08 22:00

机器学习笔记——相似性度量

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： (
渣渣技术狗·2015-12-07 08:00

【OpenCV】SIFT特征检测器进行图像匹配

说明：以两个特征点描述子(特征向量)之间的欧氏距离作为特征点匹配的相似度准则，假设特征点对p和q的              特征描述子分别为Desp和Desq，则其欧氏距离定义为：所以每个匹配分别对应训练图像
jsgaobiao·2015-12-05 14:00

hdu 4666 线段树+最大曼哈顿距离

由于要求n个点的最大曼哈顿距离，并且要执行插入，删去操作，如果对距离公式什么都不做的话，会发现复杂度太高了，tle肯定。
labrother·2015-12-03 20:40

hdu 4666 线段树+最大曼哈顿距离

由于要求n个点的最大曼哈顿距离，并且要执行插入，删去操作，如果对距离公式什么都不做的话，会发现复杂度太高了，tle肯定。
driver13·2015-12-03 20:00

Python 寻找相近的用户

百度来的哦）：欧几里得度量（euclideanmetric）（也称欧式距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离
yark志·2015-12-03 18:00

【Python】用zip函数求欧氏距离、余弦相似度

首先欧氏距离，如此高大上的名称，其实大家都学过的也就是坐标系，或者说是N维向量坐标系的两点之间的距离^_^。也被称作“欧几里得度量”。
yongh701·2015-12-02 20:00

各种距离

本文目录：1.欧氏距离2
weilianyishi·2015-12-02 10:00

k-近邻算法实现分类器

我们距离的计算一般用欧氏距离，
Cumu_·2015-11-30 21:35

KNN算法

维空间中两点的真实距离：distance=(∑ni=1x2i1−x2i2)−−−−−−−−−−−−−√,i=1,2,⋯（2）马氏距离为数据的协方差距离，是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法，与欧氏距离
huhaijing·2015-11-30 15:00

poj-2749 Building roads

题意：给出平面上的n个点和两个特殊点s1,s2，定义距离为曼哈顿距离；现想将这些点一些连到s1上，另外的连在s2上，并且连接s1,s2将整个图连成一颗树；有一些规则，使x,y不能连到一个点上，或者x,y
ww140142·2015-11-25 13:00

机器学习实战k-邻近算法(kNN)简单实施代码解读

k-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离（具体说是欧氏距离）的方法进行分类。
scut_arucee·2015-11-24 16:36

bzoj 1193 贪心

　　如果两点的曼哈顿距离在一定范围内时我们直接暴力搜索就可以得到答案，那么开始贪心的跳，判断两点横纵坐标的差值，差值大的方向条2，小的条1，不断做，直到曼哈顿距离较小时可以暴力求解。 　　
·2015-11-13 20:39

[Web Chart系列之五] 6. 实战draw2d之ConnectionRouter

ManhattanConnectionRouter -- 使用 曼哈顿距离算法， 效果看上去是直角折线连接的
·2015-11-13 16:06

POJ 2175 费用流（消圈）

给出每个建筑物和避难所的坐标（题目要求距离为曼哈顿距离+1）。现在给你一种避难方案，问这种方案是否为最优方案，如果不是，请输出一种比当前更优的方案（不一定最优）。
·2015-11-13 15:46
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