欧氏距离

A*算法（二）——最小堆实现

对于地图中的每一个节点，我们记录起点到该节点的消耗g，估算该节点到终点的消耗h（并不是准确值，有多种估算方法，简单的比如欧氏距离），记两者之和f=g+h。
该-昵称已被占用·2020-08-20 18:44

网络数据挖掘 L6 聚类

28categories:DataMiningmathjax:truetags:[WebDataMining]L6Clustering特征：特征提取featureExtraction特征向量特征空间Metric距离：在使用欧氏距离的时候
gb_QA_log·2020-08-19 16:17

[bzoj][Cqoi2016]K远点对【堆】【KD-tree】

【题目描述】Description已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第K远点对。Input输入文件第一行为用空格隔开的两个整数N，K。接下来N行，每行两个整数X,Y，表示一个点的坐标。
VanishD·2020-08-19 07:49

K近邻法之kd树及其Python实现

K近邻法最简单的实现方法是对需要分类的目标点，计算出训练集中每一个点到其的距离（比较常用的有欧氏距离），然后选取K个距离目标最近的点，根据这些点的分类以多数表决的形式来决定目标点的分类。理论上
zkk12345·2020-08-19 06:14

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。
zizi7·2020-08-19 06:41

《统计学习方法，李航》：3、k临近法与kd树

2）距离的度量我们更常用的是欧氏距离，即p=2。3）k临近法的实现：kd树k临近法的实现主要考虑如何快速地进行k临近搜索。最简单的注意扫描计算距离并找到最小的k个距离点太耗时
mmc2015·2020-08-19 02:13

KD树

简介一种基于欧氏距离的K维点集的组织方式，可以用于搜索K维点对的最大距离，极限搜索时间复杂度为O(kN1−1k)O(kN^{1-\frac{1}{k}})O(kN1−k1)构建与二叉搜索树大致类似，一般使用的方法是轮流以每个维度作为标准
JK Chen·2020-08-19 02:40

图像偏色检测算法，速度快，效果好，共享给大家。

RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间，但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用欧氏距离来刻画两种颜色之间的差异时，所计算出的两种颜色之间的距无法正确表征人们实际所感知到的这两种
weixin_34258078·2020-08-18 17:43

matlab中kmeans聚类算法

%KMEANS函数返回一个代表各个数据样本所属类别索引的[N1]维向量，函数默认使用平方的欧氏距离。%KMEANS将NaNs当作丢失的数据并且
Brandon懂你·2020-08-18 16:23

基于PCL库对三维空间点的K-Means聚类算法的实现

其思想大概是从要聚类的样本中选取K个样本，然后遍历所有样本，对每个样本计算其与K个样本间的距离(可以为欧氏距离或余弦距离)，然后将其类别归为距离最小的样本所属类别，这样的话，所有样本就都找到各自所属的类别
lming_08·2020-08-18 15:28

图像偏色检测算法，速度快，效果好，共享给大家。

RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间，但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用欧氏距离来刻画两种颜色之间的差异时，所计算出的两种颜
无敌三角猫·2020-08-18 13:35

【R 推荐系统】基于用户推荐协同过滤算法(UserCF)

算法步骤：1).建立数据模型2).欧氏距离相似度算法3).最紧邻算法4).推荐算法5).运行程序我们选用一组比较简单的数据集testCF.csv110151102311032.52101221022.5210352104231012.53104431054.53107541015410
开心果汁·2020-08-18 12:06

基于PyTorch的深度学习入门教程_two_layer_net_autograd

two_layer_net_autograd"""PyTorch:张量和autograd-------------------------------这是一个全连接的ReLU网络，只有一个隐层，没有任何偏置值，通过最小化欧氏距离的平方
hufei_neo·2020-08-18 11:25

曼哈顿距离算法详解（含公式）

欧氏距离是人们在解析几何里最常用的一种计算方法，但是计算起来比较复杂，要平方，加和，再开方，而人们在空间几何中度量距离很多场合其实是可以做一些简化的。
甜果果2333·2020-08-18 01:21

曼哈顿距离 欧几里得距离 切比雪夫距离

在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的实际距离。二维空间的公式：0ρ=√((x1-x
turbobhh·2020-08-17 21:54

各种距离算法

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,
a_12_123_1234_12345·2020-08-17 11:25

聚类了解

相似性度量：欧氏距离、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、余弦相似度、汉明距离、杰卡德距离&杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数、相关系数&相关距离、信息熵层次聚类：由下而上的合并
qq_26391203·2020-08-17 08:04

聚类Clustering

十三、聚类1.样本相似性：欧氏距离用两个样本对应特征值之差的平方和之平方根，即欧氏距离，来表示这两个样本的相似性。
haoen110·2020-08-17 00:39

Coursera课程自然语言处理(NLP)笔记整理(四) （第三周课程内容）

文章目录1.wordbyworddesign1.1.co-occurrencematrix2.wordbyDocumnetDesign3.欧氏距离(EuclideanDistance)4.余弦相似性5.
豆沙粽子好吃嘛!·2020-08-16 19:02

机器学习的一些通俗易懂的tutorial

,Likelihood,PosteriorMLAPP第3.2节，讲的很好，用了一个叫numbergame的小游戏做例子，通俗易懂距离和相似度度量距离和相似度度量»webdataanalysis.net欧氏距离和余弦相似度的区别是什么
tianwaifeimao·2020-08-16 01:44

孪生神经网络Contrastive Loss (对比损失)

contrastiveloss的表达式如下：其中d=||an−bn||2，代表两个样本特征的欧氏距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不
猪逻辑公园·2020-08-16 00:23

欧式距离和马氏距离的关系（公式推导）

欧氏距离（EuclideanDistance）与马氏距离（MahalanobisDistance）欧氏距离度量样本和样本分布间的距离d(x,μ)=(x−μ)T(x−μ)\begin{aligned}d(
宇宙超级无敌小菜鸡·2020-08-15 23:25

ML 07、机器学习中的距离度量

1.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，如点$x=(x_1,\cdots
weixin_33811539·2020-08-15 16:35

图像匹配 欧氏距离 直方图匹配 python

基于两幅图像间欧氏距离和直方图匹配的图像匹配python#创建GUI窗口打开图像并显示在窗口中importtkinterastk#导入GUI界面函数库fromtkinterimport*importtkinter.filedialogfromPILimportImage
今天依旧是小白·2020-08-15 09:27

基于 划分方法 聚类- K均值 & K中心点（算法理论）

2.计算剩余的每一个对象到这些簇之间的欧氏距离，分配到最相似的簇中，然后在计算均值。3.使用计算出来的新的均值作为新的簇的中心，上述方式迭代，直到稳定形成最终的K个类。缺点：
Nicky_1218·2020-08-14 23:37

A Many-objective Evolutionary Algorithm With Pareto-adaptive Reference Points

在此算法中，使用欧氏距离的比例估计帕累托最优前沿的形状。如果估计的形状可能是凸的，则用最差点作为参考点来计算个体的收敛性和多样性指标。否则，参照点设为理想点。
fan2312·2020-08-14 17:30

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
shiwei408·2020-08-14 07:33

paypal笔试： 关联用户(并查集)

我们记两个用户的关联关系可以表示为：(1)user1，user2与他们最常发生交易的地理位置分别为(x1,y1)，(x2,y2)，当这两个用户的欧氏距离不超过d时，我们就认为两个用户关联。
makersy·2020-08-14 07:38

特征归一化，意义、方法、使用场景

3、平衡各特征的贡献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
Shawn.Leung·2020-08-14 07:22

聊聊推荐系统的相似度计算方法

个性化推荐系统的各种推荐算法中，大都会涉及用户或物品间的相似度计算，相似度计算方法也是推荐算法的核心之一，传统的推荐算法（如协同过滤、基于物品的推荐等）采用的相似度计算公式主要有：余弦夹角、欧氏距离、杰卡德系数和皮尔森相关系数等
raxanne·2020-08-14 00:45

基于sklearn的K邻近分类器

基本的思想为在预测时，计算输入向量到每个训练样本的欧氏距离（几何距离），选取最近的K个训练样本，K个训练样本中出现最多的类别即预测为输入向量的类别（投票）代码实现载入数据集——鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisdataset
月见樽·2020-08-13 22:25

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,
从未完美过·2020-08-13 22:43

求两个矩阵中向量的欧氏距离(python实现)

假设有两个三维向量集，用矩阵表示:要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。
King_of_the_sea·2020-08-13 20:27

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)

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
uwell_peng·2020-08-13 20:25

统计学中相似性度量（距离）

1.欧氏距离（EuclideanDistance）在欧几里得空间中，点x=(x1,...,xn)
keithic·2020-08-13 15:57

欧几里得距离

欧氏距离越小，两个用户相似度就越大，欧氏距离越大，两个用户相似度就越小。计算所得距离+1
Frankltf·2020-08-13 11:19

矩阵向量中两两间欧式距离计算

目标：希望通过的矩阵运算就能得出矩阵向量中两两之间的欧式距离欧氏距离公式：一般而言，我们常见的欧式距离计算公式如下：a,b对应的是两组不同的向量dist(a,b)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+⋅
cbdbsa·2020-08-13 11:51

基于余弦（欧式距离）的聚类

参考这篇文章考虑质心问题：https://blog.csdn.net/xiaokang123456kao/article/details/74840843欧式距离和余弦相似度的关系欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异
yahuuu·2020-08-12 18:34

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·2020-08-12 14:44

自然语言处理——句子的相似度

欧氏距离我们可以通过计算两个句子之间的欧式距离来判断句子之间的相似度。距离越小则相似度越大。
愤怒的可乐·2020-08-11 20:09

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：(3)
正义飞·2020-08-11 18:24

基于距离的计算方法

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，源自欧氏空间中两点间的距离公式。
牧_风·2020-08-11 16:06

模型常见距离公式

最近需要不断沉淀，距离公式永远不能忘记欧氏距离最简单直接的距离度量方法标准化欧氏距离标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。
TIAN_R·2020-08-11 15:28

【CUDA并行编程之六】KNN算法的并行实现

之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现，另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。
忆之独秀·2020-08-11 12:42

机器学习 -- kNN算法

K近邻算法什么是K近邻算法邻近的距离度量方式欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离MinkowskiDistance标准化欧氏距离StandardizedEuclideandistance马氏距离
我是9神·2020-08-11 10:34

机器学习实战-KNN 算法

KNN算法的基本原理就是在一堆样本中找出与测试样本距离（欧氏距离/非欧距离）最近的几个样本，这些个样本属于哪个类，则测试样本就属于此
Fox1230·2020-08-11 10:27

AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]

分类算法：对目标值进行分类的算法1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)2、KNN算法(根据邻居确定类别+欧氏距离+k的确定)，时间复杂度高，适合小数据3、模型选择与调优4、朴素贝叶斯算法
weixin_30628077·2020-08-11 04:37

100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。然后定义样本与其所
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:11

机器学习问题方法总结

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、
weixin_34111819·2020-08-10 23:20

simhash算法及原理简介

可能你会回答几个比较传统点的思路：一种方案是先将两篇文章分别进行分词，得到一系列特征向量，然后计算特征向量之间的距离（可以计算它们之间的欧氏距离、海明距离或者夹角余弦等等），从而通过距离的大小来判断两篇文章的相似度
lengye7·2020-08-10 17:16
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他