欧氏距离

（西瓜书）第9章 聚类

A.聚类任务①Background：通过训练无标记样本的学习揭示数据内在性质②干什么：将数据集中的样本划分为若干cluster（簇/类）B.距离计算p=2，欧氏距离；p=1，曼哈顿距离C.原型聚类1.k
bobomain123·2019-06-06 10:34

目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理

文章目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法最大匹配的匈牙利算法指派问题中的匈牙利算法预测模型（卡尔曼滤波器
一骑走烟尘·2019-05-29 19:45

是什么划分出了这么多的相似性度量的方法

一、变换域：DTW、ERP都是不设置阈值，直接计算其欧氏距离。EDR、LCSS都是设置一个绝对阈值，满足阈值变成0或者1。CATS：设置一个阈值，不满足阈值取0，满足阈值缩放到[0,1]区间中。
Yung968·2019-05-27 16:09

ERP

(论文中还提及到了ERP的修剪策略)类似的工作有：相似度度量方法：一、欧氏距离：DFT用来降维、R树用来检索。不能处理噪声和localtimeshifting。二、DTW：使用重复使用的方法来实现拉
Yung968·2019-05-27 16:33

Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸识别

爬虫数据采集接单，大小不限，欢迎各位科研教师，学生，企业相关人员咨询，QQ：7398483140.引言利用Python开发，借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算特征值之间的欧氏距离，
陈旭吧·2019-05-26 00:39

2019-05-21派森学习第181天

计算一组点的各自的相对距离，欧氏距离：欧氏距离曼哈顿距离：曼哈顿距离用在处理json解析之后的数据，成功实现：1
每日派森·2019-05-21 21:16

机器学习中的相似性度量方法

1.欧氏距离（EuclideanDistance）欧式距离全称是欧几里距离，源自欧式空间中两点间的距离公式。
ML_amateur·2019-05-14 16:24

python数据分析之机器学习K-Means聚类算法学习笔记！

该算法的原理：有一群杂乱无章的点，分布混乱，现在规定把这些点分成K类，首先找到这K类的中心店，然后选择一个距离（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等），计算各点到各中心点之间的距离，离哪个中心店近就划分到该中心店所属的类中
clairliu·2019-05-13 16:37

Lecture 2

L1距离和L2距离L1距离(也称曼哈顿距离),只对单个像素作差然后取绝对值,最后把整个图片所有像素差值的绝对值求和:L2距离(也称欧氏距离),平方和的平方根,改变坐标轴会影响L1距离,但对L2距离无影响
D_Major·2019-05-13 11:32

python中快速计算不同坐标之间的各个点的欧氏距离，有利于K近邻的计算

初始化10个坐标，计算每个坐标与其他坐标的欧式距离importnumpyasnpx=np.random.rand(10,2)#计算10坐标之间的差值（欧氏距离）L=np.sum((x[:,np.newaxis
ypp1·2019-05-07 14:05

机器学习02 距离度量

简单介绍几种距离度量方式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。
纯生²⁰¹⁷⁺¹³·2019-04-29 11:50

python实现K-means K-均值聚类分类算法 - 无监督学习

每次迭代，首先遍历样本，让每个样本点找到（欧氏距离）最近的一个质心，记下，所有样本点被分为k个簇；然后遍历
winter2121·2019-04-23 10:51

机器学习：R实现k-means算法做画像

具体可参考：https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/801343312.K-means算法原理：K-means算法是根据数据点之间的欧氏距离进行聚类的
daydayup8888·2019-04-18 21:48

Python数据预处理-数据标准化（归一化）及数据特征转换

无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是
Trisyp·2019-04-18 10:08

A星算法(基于matlab)

图1中绿色代表欧氏距离（直线距离），蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。d(i,j)=|Xi-Xj|+|Yi-Yj|优势：计算机图形学中，欧氏距离
lmq_zzz·2019-04-10 17:29

机器学习算法之 K近邻算法

2KNN算法的三要素距离度量欧氏距离：m维空间中两个点之间的直线距离。
张之海·2019-04-04 22:27

numpy: 计算两个矩阵行向量之间的欧氏距离

原文地址：http://www.alannah.cn/2019/04/03/numpye/计算两个矩阵行向量之间的欧氏距离有时我们需要计算两个矩阵行向量之间的欧氏距离，但是在numpy中，没有函数可以直接进行两个矩阵行向量之间的距离计算
锋大大·2019-04-03 18:10

数据挖掘学习日记7·k-means算法JAVA代码实现

其余每个对象根据与簇中心的欧氏距离，分配到最近的簇中。迭代地改编簇内变差：对每个簇，根据上次迭代分配到的簇对象，重新计算均值（将对象的x值和y值分别取平均得到新的簇中心）。
mustuo·2019-03-20 13:25

层次聚类

然后我们将簇之间距离定义为其质心之间的欧氏距离，并选择具有最短距离的两个簇进行合并。簇之间的距离有很多种定义:1簇的
波波的一天·2019-03-18 15:23

2-3 异常检测 A fast and noise resilient cluster-based anomaly detection 笔记

PatternAnalysisandApplications  发表时间：2017年  引用次数：6二、论文总结2.1研究方向  基于聚类的异常检测2.2写作动机  基于聚类的异常检测算法中，很多都是使用欧氏距离
Siberia_·2019-03-14 21:52

机器学习：为什么要做特征归一化处理？

2.提高模型的精度距离计算时效果显著，比如欧氏距离，上面x
颠沛的小丸子·2019-03-14 20:10

推荐系统法宝-相似度计算

在一些最临近算法中我们常看见一些距离欧氏距离我们最常见也最常用的距离，它能够最直观的描述两个点的距离关系。在N维的情况下有公式（x1k,代表第k个特征值）标准化欧式距离为什么引入标准欧式距离？
机器不能学习·2019-03-12 22:01

几种距离度量方法的简介、区别和应用场景

简介公式应用场景切比雪夫距离简介公式闵科夫斯基距离简介公式缺点马氏距离简介公式汉明距离简介应用：余弦相似度简介公式杰卡德距离皮尔森相关系数简介公式编辑距离K-L散度几种常见的距离度量比较与应用曼哈顿距离、欧氏距离
Pluto*·2019-03-10 11:56

k-means的简单实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt加载数据defloadDataSet(fileName):data=np.loadtxt(fileName,delimiter=’\t’)returndata欧氏距离计算
CSDN数学家·2019-03-05 19:29

一种基于邻域的聚类算法

我们使用欧氏距离来评估p和q之间的距离，表示为dist（p，q）。我们将首先给出k-最近邻集合和反向的定义k-最近邻集合。尽管学术中给出了类似的定义，我们把它们放在这里以方便读者理解我们的新算法。
just want to know·2019-02-22 23:09

Python NumPy计算欧氏距离（Euclidean Distance）

欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
云net·2019-02-18 18:18

欧几里得距离

原文出处:https://blog.xugaoxiang.com/ai/edclidean-distance.html软硬件环境ubuntu18.0464bitnumpy1.12.1前言欧几里得距离，又称欧氏距离
xugaoxiang.com·2019-02-10 08:45

协同过滤算法

协同过滤算法:收集用户偏好找到相似的用户或商品计算推荐相似度计算1.欧氏距离2.欧几里德距离3.皮尔逊相关系数(1111协方差标准差皮尔逊相关系数=协方差/标准差趋近于-1负相关，趋近于1正相关4.Cosine
7900X·2019-02-04 17:15

几种距离度量方法比较

欧氏距离(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。
huataiwang·2019-02-04 13:43

特征工程及主成分分析（PCA）-基于opencv和python的学习笔记（十五）

包括：L1范数（曼哈顿距离）L2范数（欧氏距离）特征二值化：对准确特征值不关心，仅仅想知
人工智障之深度瞎学·2019-01-31 19:55

深度学习中常用的几种距离度量算法

.曼哈顿距离曼哈顿距离两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离：3.切比雪夫距离切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离闵可夫斯基距离5.标准化欧式距离标准化欧氏距离经过简单的推导就可以得到两个
ATNOW·2019-01-31 17:54

2018 & 2019's One algrithm per day

Day5|K-Means-1.19K-means是最基本的聚类算法(baseline般的存在)，以欧氏距离为特征把m维的数据点映射到欧氏空间中进行聚类。
NeyoShinado·2019-01-28 15:05

2018 & 2019's One algrithm per day

Day5|K-Means-1.19K-means是最基本的聚类算法(baseline般的存在)，以欧氏距离为特征把m维的数据点映射到欧氏空间中进行聚类。
NeyoShinado·2019-01-28 15:05

3.sklearn—聚类分析详解（聚类分析的分类；常用算法；各种距离：欧氏距离、马氏距离、闵式距离、曼哈顿距离、卡方距离、二值变量距离、余弦相似度、皮尔森相关系数、最远（近）距离、重心距离）

文章目录1.聚类分析1.1聚类方法1.2常见聚类算法：1.3cluster提供的聚类算法及其使用范围2.各种距离2.1连续性变量的距离2.1.1欧氏距离2.1.2曼哈顿距离2.1.3切比雪夫距离2.1.4
贫僧不懂·2019-01-25 17:01

机器学习：超参数的选择，余弦距离vs欧式距离vs曼哈顿距离

一、超参数选择GridSearch网格搜索在高维空间中对一定区域进行遍历RandomSearch在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量
DemonHunter211·2019-01-24 09:52

人脸识别之insightface开源代码使用：训练、验证、测试（4）

然后计算两个向量之间的欧氏距离，如果该欧氏距离大于阈值，则判定为不同人；如果小于阈值，那么判定为同一个人。但是要做到人脸识别，我们
hanjiangxue_wei·2019-01-20 21:02

机器学习 之 PCA

主成分分析的目的是使得在低维空间中，数据点到投影点的距离（欧氏距离）最小。数据压缩
Day_and_Night_2017·2019-01-20 14:19

机器学习 无监督学习之K-means

K均值算法是为了把一些没有标签的数据按照一定的规则划分为几个类别，一般这个规则选取为欧氏距离。K-means的一般步骤？1.随机初始化簇的中心。
Day_and_Night_2017·2019-01-19 23:02

机器学习：超参数的选择，余弦距离vs欧式距离vs曼哈顿距离

一、超参数选择GridSearch网格搜索在高维空间中对一定区域进行遍历RandomSearch在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量
work_coder·2019-01-15 21:06

Python 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 编辑距离

1.曼哈顿距离defManhattan(vec1,vec2):npvec1,npvec2=np.array(vec1),np.array(vec2)returnnp.abs(npvec1-npvec2).sum()#Manhattan_Distance,2.切比雪夫距离defChebyshev(vec1,vec2):npvec1,npvec2=np.array(vec1),np.array(vec
山的脚下是我家·2019-01-14 22:58

算法工程师面试300题

在k-means或kNN，我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？百度2015校招机器学习笔试题。简单说说特征工程。关于LR。overfitting怎么解决？
飞魔006·2019-01-14 11:44

ArcGIS案例学习笔记2_1

：第二天上午案例1：学校选址内容：栅格数据分析教程：pdfpage=323数据：chapter8/ex1/教育，生活，土地利用和数字高程表面步骤环境设置：工作空间，范围，分辨率方法：Sa工具箱/距离/欧氏距离
weixin_34311757·2019-01-08 06:19

计算机视觉（一）：人脸检测和识别

本文主要介绍了如何使用OpenCV提供的函数来构建一个人脸识别和检测的应用2-Haar级联的概念我们知道提取出图像数据的细节特征对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用，两个图像的相似程度可以通过他们对应特征的欧氏距离
LiAnG小炜·2018-12-26 11:13

统计学习方法c++实现之二 k近邻算法

其中我认为距离度量最关键，但是距离度量的方法也很简单，最长用的就是欧氏距离，其他的距离度量准则实际上就是不同的向量范数，这部分我就不赘述了，毕竟这系列博客的重点是实现。
bobxx·2018-12-21 11:39

距离度量准则（转载）

进行聚类分析首先要建立在各个样品（或变量）之间“距离”的精确度量的基础根据变量类型的不同，“距离”的度量方式也不相同，下面分别叙述：1.针对连续变量的距离测度欧氏距离（Euclideandistance
WillWinston·2018-12-14 23:21

欧式距离和余弦相似度

欧式距离(L2)欧氏距离就是平时说的距离，如果平面中有两点A(x1,y1)和B(x2,y2),那么A与B之间的欧式距离为；若在三维空间中两点A(x1,y1,z1)和B(x2,y2,z2)，那么A和B之间的欧式距离为
一 方·2018-12-10 14:37

【机器学习】面试大题

5.GBDT的re-sample1.数据归一化和标准化区别及原因2.欧氏距离和曼哈顿距离的区别3.哪些机器学习算法不需要归一化？4.为什么决策树不需要归一化？
two_star·2018-12-05 11:34

Python绘制mes曲线

一般用于测试生成的关键点与标定的关键点间的差异情况，差异一般是指两点间的欧氏距离。标记点坐标p_g(x,y)预测点坐标p_t(x,y)dist(p_g,p_t)可以计算两点间的欧氏距离。
小坏包·2018-11-27 14:25

机器学习之k-近邻算法

算法是相对比较容易理解的算法1️⃣、什么是k-近邻算法​定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别2️⃣、相似度：就是指两个点之间的距离​①，欧氏距离
Charles_TheGod·2018-11-23 00:00

孤立词识别的几种有效方案

其中的失真测度可以用欧氏距离(适于短时谱或倒谱参数)，也可以用对数似然比距离(适于LPC参数)．决策方法可用最近邻域准则．（2）采用矢量量化（VectorQuantization）的方法．它既可用于语音通信中的波形或参数的压缩
虚生·2018-11-20 10:00
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他