欧氏距离-曼哈顿距离第7页

机器学习为什么使用归一化？有哪些归一化算法？

一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。

Emiliano Martínez·2023-01-25 08:49

机器学习中常用的距离度量方式

机器学习中常用的距离度量方式一、距离度量概念二、距离度量方式2.1几何距离度量2.1.1欧氏距离Euclideandistance2.1.2曼哈顿距离Manhattandistance2.1.3切比雪夫距离

西西先生666·2023-01-25 08:49

人工智能——聚类总述

目录1无监督学习的目标2聚类(clustering)2.1欧氏距离2.2曼哈顿距离2.3马氏距离2.4夹角余弦3Sklearn&聚类3.1概述3.2sklearn.cluster4降维4.1概述4.2聚类

荔枝科研社·2023-01-24 16:44

机器学习知识总结 —— 17.什么是聚类

文章目录什么是聚类聚类与SVM算法的区别是什么聚类算法的重要知识点常见聚类算法K-Means聚类层次聚类(HierarchicalClustering)DBSCAN聚类基于密度的HDBSCAN聚类的评价方式欧几里得距离曼哈顿距离余弦距离轮廓系数

打码的老程·2023-01-24 16:14

k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具

流程取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy+欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类获取图片向量(代码摘自《自制AI图像搜索引擎》)privateINDArraygetImgFeature

isyoungboy·2023-01-23 07:34

【机器学习】相似度度量方法总结

欧式距离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夹角余弦汉明距离杰卡德距离&杰卡

KyrieLiu52·2023-01-21 19:06

K-means和k-means++

2.曼哈顿距离：又称“城市街区距离”3.余弦

开某人214·2023-01-19 18:10

机器学习sklearn数据预处理：归一化-标准化/区间缩放-调整尺度/正态化

minmax_scale函数/MinMaxScaler()类正态化：scale()函数/StandardScaler()类文章目录归一化/标准化处理缩放处理/调整数据尺度正态化处理归一化/标准化处理将每一行数据的向量模长（欧氏距离

象牙塔小明·2023-01-19 15:44

KNN分类 -- 手写版逻辑介绍

便是最近距离者，距离计算有欧氏距离、余弦相似度等。理解上面3点，就可以去完成一个手

话梅呀·2023-01-18 08:04

点云分割思路

激光雷达必须水平安装2.欧氏距离点云聚类分割主要函数（pcsegdist）采用KD-Tree近邻搜索，将距离小于设定阈值的点云聚类分割成簇；为点云中的每个点分配一个整数簇标签，并返回所有点的标签、集群的数量

Old urchin·2023-01-17 11:28

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。

weixin_30920853·2023-01-17 08:28

两个数组对象使用cdist计算欧式距离

importnumpyasnpfromscipy.spatial.distanceimportcdistX=np.array([[9,3,7],[5,7,9]])#即便是X中只有一组数据跟Y的两组数据分别求欧氏距离

snowplum86·2023-01-16 08:18

numpy 计算两个数字的欧氏距离

#Inputa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([4,5,6,7,8])#Solutiondist=np.linalg.norm(a-b)print(dist)#>6.7082039324993694

rayyy9·2023-01-16 08:48

PyTorch - 损失函数

文章目录L1范数损失SmootchL1Loss均方误差损失二分类交叉熵损失CrossEntropyLoss和NLLLoss计算交叉熵损失KL散度损失余弦相似度损失多分类多标签损失L1范数损失实际上就是曼哈顿距离

伊织code·2023-01-15 09:26

数据分析的主要方法（2）——机器学习类

多聚类算法基于欧几里得或者曼哈顿距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法

77yeah~·2023-01-13 23:17

PCA降维、Eigenface+Fisherface鉴别

这种基于匹配的分类技术通过以一种原型模式向量代表每一个类别，识别时一个未知模式被赋予一个按照预先定义的相似性度量与其距离最近的类别，常用的距离度量有欧氏距离，马氏距离等。

Elite_H·2023-01-13 19:25

Topsis模型小记

Topsis模型小记一般步骤：正向化(转化为极大型指标)标准化(求cos，去量纲)计算得分并归一化(欧氏距离综合各个指标)单个指标分析缺点在于，只看排名，分数发生巨大变化，但是排名不变时，评分还是不变，

cocoshe_·2023-01-13 18:06

2022 年牛客多校第十场补题记录

问站在哪个格子，到达任意一个格子的曼哈顿距离的最大值最小。n≤1×103n\leq1\times10^3n≤1×103，颜色数目m≤n2m\leqn^2m≤n2。解法：最大值最小，考虑二分答案。

懵哥很懵·2023-01-13 13:48

K-近邻算法

如果是更高维的可以用欧氏距离(也称欧几里德度

呀比小饼干·2023-01-13 09:18

LSH局部敏感哈希

相似度的计算有多种方式：欧氏距离、余弦相似度或者Jaccard相似度，不管以何种计算方式，在数据维度较小时，都可以用naive的方式直接遍历每一个pair去计算。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-01-12 17:50

聚类分析-关联规则

概述无监督的学习方式相近的归类–分类具有一定意义：无监督学习关键：亲疏关系：相似性与距离分类数确定：分多少类合适距离的度量：欧几里得距离：两个点坐标距离：曼哈顿距离：绝对轴距总和：切比雪夫距离：各坐标数值差的最大值明可夫斯基距离

chenjunjun2022·2023-01-11 17:32

YOLOv2、v3使用K-means聚类计算anchor boxes的具体方法

距离度量如果使用标准的欧氏距离，大盒子会比小盒子产生更多的错误。例。因此这里使用其他的距离度量公式。

fu18946764506·2023-01-11 01:11

ArcGIS：如何通过欧氏距离分析、重分类等工具对学校选址问题进行分析

目录01实验要求02加载数据03生成派生数据3.1通过高程数据计算坡度数据3.2计算基础设施的欧氏距离3.3计算学校的欧式距离04重分类4.1对坡度进行重分类4.2对基础设施的欧氏距离结果重分类4.3对学校的欧式距离结果重分类

炒茄子·2023-01-09 22:43

[回归问题]

且预测的是一条直线y=wx+by=wx+by=wx+b模型变量：xxx模型参数：www(权重)，bbb(偏置量)拟合误差/残差：某点的真实值和预测值的误差最佳拟合直线：所有点的残差累计值最小，所有点到预测直线的欧氏距离最小

Tensorrrrrr·2023-01-08 17:39

聚类算法

一般使用欧式距离聚类算法和分类算法的区别:聚类算法时无监督的学习算法分类算法属于监督的学习算法流程:事先确定常数K,常数K意味着最终聚类类别数随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(欧氏距离

AutismPatiente·2023-01-08 10:06

机器学习常见问题总结

组合特征1.4文本表示能力1Word2Vec2Word2Vec和LDA区别联系2模型评估2.1评估指标2.2ROC和AUC1ROC曲线2AUC的计算3ROC和P-R曲线对比2.3余弦相似度1余弦相似度和欧氏距离

Weiyaner·2023-01-08 10:53

个性化推荐算法系统（1）：基于邻域的个性化召回算法LFM（MovieLens数据集电影推荐）

、LFM实战2.1数据处理：read.py1、得到电影信息2、得到每部电影平均得分3、准备LFM数据2.2LFM主体函数编写：LFM.py1、初始化向量2、计算模型预测出用户向量和电影向量之前的距离，欧氏距离

陈宸-研究僧·2023-01-07 13:15

欧氏距离,l2范数,l2-loss,l2正则化

欧式距离,l2范数,l2-loss,l2正则化1.欧氏距离2.L2范数范数计算公式L1范数L2范数在机器学习方面的区别为什么L2范数可以防止过拟合?

Accelerating·2023-01-06 06:49

机器学习之聚类

衡量聚类距离的方式有很多，常用的方式有欧式距离和曼哈顿距离两种。

chenXin@Euler·2023-01-05 02:53

欧氏距离、余弦相似度、Jaccard相似度、皮尔逊的Python代码与实例

importnumpyasnpdefCalSimEuD(dataA,dataB):'''【目的】计算欧氏距离（对应值的差平方之和再开方），注重数据之间的绝对位置而不是方向【输入】np.array【输出】

totobey·2023-01-04 13:30

cs231n作业：Assignment1-KNN

note:曼哈顿距离依赖于坐标系统的选择（向量中的元素可能都有实际的意义）d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_{1}(I_{1},I_{2})=\sum_{p}|I_{1}^{p}-I_{2}

mrcoderrev·2023-01-04 11:40

什么是范数

范数是一个函数，表示方式为||x||,常用的范数有L1范数，也叫曼哈顿距离：是一个向量中所有元素的绝对值之和。L2范数,也叫欧几里得范数:是一个向量中所有元素取平方和，然后再开平方。

CV矿工·2023-01-04 08:52

机器学习（第二章）—— 模型评估

为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？如何划分实验组和对照组？模型评估

Billie使劲学·2023-01-03 12:04

机器学习中的数学——距离定义（二十八）：最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）

von Neumann·2023-01-02 23:18

基于python结合dlib实现人脸识别【附源码】

文章目录前言代码实现引入库定义检测器的类加载本地图片检测人脸及判断总结前言本文实现基于python调用dlib库，并利用欧氏距离计算人脸的特征分析得出属于哪个人代码实现引入库importos,dlib,

爱学习的广东仔·2023-01-02 14:12

三维马氏距离_各种距离（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离等）...

本文目录：1.欧氏距离2

weixin_39802962·2023-01-02 08:53

欧式距离余弦相似度matlab,相似度计算——欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离,汉明距离,夹角余弦...

却不满足三条距离公理的不仅仅有余弦距离(满足正定性和对称性，但是不满足三角不等式)，还有KL距离(Kulback-LeiblerDivergence),也叫作相对熵(不满足对称性和三角不等式)，它常用于计算两个分布之间的差异欧氏距离欧氏距离

永远雪山·2023-01-02 08:22

三维马氏距离_数据挖掘中使用各种距离小结（欧式距离，马氏距离，闵可夫斯基距离....）...

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

weixin_39518840·2023-01-02 08:22

机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离)

文章目录1.3距离度量学习目标1欧式距离(EuclideanDistance)：2曼哈顿距离(ManhattanDistance)：3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)：5标准化欧氏距离

程序猿_凡白·2023-01-02 08:19

相似性度量方法（欧式距离等各种距离）

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

hgzlhgzlhgzl·2023-01-02 08:44

聚类、距离衡量方法

聚类分析目标：将数据样本划分为若干个通常不相交的“簇”，使簇内数据之间具有高的相似性，不同簇数据之间具有高的差异性一、相似性度量方法欧氏距离马氏距离标准化欧式距离海明距离哈曼顿距离杰卡德距离切比雪夫距离相关距离闵可夫斯基距离信息熵余弦距离基于核函数的度量

Anthony_4926·2022-12-31 17:25

常见距离算法-欧氏距离、杰卡德距离、余弦距离

常见距离算法-欧氏距离、杰卡德距离、余弦距离1.欧氏距离(EuclideanDistance)表示n维空间中两个点之间的实际距离。欧式距离越小相似度越大。

小程是个什么鬼·2022-12-31 17:55

9个机器学习算法中常见的距离计算公式

学习目标目标知道机器学习中常见的距离计算公式1欧式距离(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。

黑马程序员官方·2022-12-31 17:23

机器学习中的数学——距离定义（十三）：杰卡德距离（Jaccard Distance）和杰卡德相似系数（Jaccard Similarity Coefficient）

von Neumann·2022-12-31 17:22

人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告（二）

目录2特征提取算法2.1基于欧氏距离J2判据2.2FLDA3分类器算法3.1SVM3.1.1线性支持向量机分类器3.1.2非线性支持向量机分类器3.1.3SVM性能改进3.2其他分类器3.2.1随机森林

对不起，我还只是小孩·2022-12-31 17:45

【机器学习笔记8】K-mean聚类实现与应用

目录K-mean聚类算法距离计算欧氏距离曼哈顿距离余弦相似度K-mean算法实现步骤1：随机选择初始质心步骤2：欧式距离计算以及寻找最近质心步骤3：根据分好的簇重新计算质心步骤4：组合K-mean各模块绘图主函数

Twilight Sparkle.·2022-12-31 15:59

Python中的字符串相似度

文章目录一、Python字符串相似度二、Python相似度评估1.在计算图片的相似度时，我自己用到过余弦距离2.欧式距离3.曼哈顿距离4.切比雪夫距离5.闵可夫斯基距离6.标准化欧氏距离7.马氏距离8.

Python无霸哥·2022-12-30 19:58

【Lintcode】574. Build Post Office

允许在空地上建一个邮局，要求这个邮局距离所有房子的曼哈顿距离之和达到最小，问这个最小距离是多少。直接用暴力法即可。先算一下每一行和每一列有多少个房子，然后将曼哈顿距离分成两个方向分别统计距离和。直接

记录算法题解·2022-12-30 14:15

线性代数-向量空间

线性代数-向量空间向量空间向量空间张成空间等价向量组最大无关组向量组的秩向量空间的基基与坐标向量空间的维度点积(数量积)欧几里得空间长度角度新的运算点积的定义长度/角度与自然基点积的性质欧氏距离和余弦距离小结向量空间向量空间向量空间的严格定义

levin_li·2022-12-28 09:51

【OpenCV】利用OpenCV中的KNN算法实现手写数字和手写字母的识别

距离度量：一般采用欧式距离度量，常用的距离度量方式还有：曼哈顿距离、切比雪夫距离K值是可以设置的变量：K值过小：k值小，特征空间被划分为更多子空间，整体模型变复杂，容易发生过拟合，k值越小，选择的范围就比

只须一笑不须愁X·2022-12-28 07:23

推荐频道

欧氏距离-曼哈顿距离

机器学习为什么使用归一化？ 有哪些归一化算法？