欧氏距离

常用的核函数

任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，尽管其他距离函数也是可以的。所以另
尽拣寒枝不肯栖·2016-07-03 23:05

径向基核函数

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。最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为
尽拣寒枝不肯栖·2016-07-03 23:06

系统学习机器学习之距离的度量（一）--常见距离

原文：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4080442.html1.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
Eason.wxd·2016-06-25 22:39

bzoj4520【CQOI2016】K远点对

: 30Sec  MemoryLimit: 512MBSubmit: 497  Solved: 241[Submit][Status][Discuss]Description已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第
AaronGZK·2016-06-09 09:00

【CG物理模拟系列】流体模拟--粒子法之SPH（实现）

如果我们只是单纯的计算所有粒子组合的欧氏距离的话，计算时间只会呈指数增加。而空间分割法的出现，使邻域搜索实现了效率化。
Tako小8君·2016-05-31 16:27

MATLAB计算矩阵间的欧式距离（不用循环！）

MATLAB编程题题目描述：从一个NxM的矩阵C中找出与1xM的矩阵P欧氏距离最小的某一行row，要求不能用循环！！！
geekmanong·2016-05-28 12:00

机器学习中各种距离计算

这种距离不一定都是欧氏距离，针对不同需求，数据的不同特点，距离的计算方式不同。下面给出机器学习中常用的距离计算方式，及其应用特点。
qq_23617681·2016-05-21 16:56

算法中的距离

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
wangxiaotongfan·2016-05-18 18:00

Python距离包的实现

因此，我写了个将各种常用距离函数放在一起的包，包括了欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和余弦相似度，马氏距离暂时就先不管了，做推荐或者医学数据挖掘用的也确实不算多，而且scipy里有scipy.spatial.distance
ManchesterUnited7·2016-05-17 18:30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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
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