欧氏距离

机器学习中的相似度度量

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
y_x·2014-06-18 10:00

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
流程序中的运动者·2014-06-09 19:31

AP聚类算法

它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。
zhubo22·2014-06-03 21:00

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

前言用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。
wbj0110·2014-05-20 16:00

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

前言用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。
wbj0110·2014-05-20 16:00

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

前言用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。
wbj0110·2014-05-20 16:00

特征选择（四）-分散度

度量类别可分离性的量主要有：欧氏距离（正态分布，协方差相等，且为单位阵）是最简单的一种描述方法。它把两个类别中心之间的欧式距离作为两个不同类别间不相似性的度量。
u012428391·2014-05-11 23:00

欧氏距离和余弦相似度

如下图所示：数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧
wbj0110·2014-04-11 11:00

欧氏距离和余弦相似度

如下图所示：数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧
wbj0110·2014-04-11 11:00

欧氏距离和余弦相似度

如下图所示：数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧
wbj0110·2014-04-11 11:00

相似度--欧氏距离（归一化）

doubleCalcSimilarity(IplImage*S,IplImage*T) {doubler=0.f; intwidth=T->width; intheight=T->height; uchar*ptrS=NULL; uchar*ptrT=NULL; floata=0,b=0,c=0; for(inti=0;iimageData+i*S->widthStep; ptrT=(ucha
二胡艺·2014-04-10 17:00

k近邻算法

距离计算可以使用欧氏距离，并且要把所有数据归一化。      &
nk_tocean·2014-03-13 20:00

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_08·2014-03-08 16:00

距离杂谈（1）

欧氏距离哲学背景4。基于文本挖掘的欧氏距离5。欧氏距离相关应用谬误6。欧氏距离在电商中的应用7。只解决哲学问题
草根程序员·2014-03-07 15:00

Mahalanobis距离（马氏距离）的“哲学”解释

讲解教授：赵辉(FROM:UESTC)课程：《模式识别》整理：PO主基础知识：假设空间中两点x，y，定义：欧几里得距离，Mahalanobis距离，不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离
jmy5945hh·2014-03-05 15:00

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、
yhdzw·2014-02-28 10:00

高斯核函数（径向基函数）

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。
szlcw1·2014-02-26 11:00

机器学习中的相似性度量

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
necrazy·2013-12-13 14:00

线性判别分析LDA

比如在KNN中用的就是距离判别，当然这里的“距离”又有好几种：欧氏距离、街区距离、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是Fish
memory513773348·2013-12-12 17:00

相似度计算

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
a200800170331·2013-11-13 21:00

Mahout 系列之----距离度量

x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为 （1）欧氏距离  EuclideanDistanceMeasure  （2）曼哈顿距离 ManhattanDistanceMeasure
thd52java·2013-11-09 14:00

Mahout系列之----距离度量

  x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为 （1）欧氏距离  EuclideanDistanceMeasure （2）曼哈顿距离 ManhattanDistanceMeasure
yueyedeai·2013-11-09 13:00

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
todayq·2013-11-08 16:00

从WekaWiki上的一个文本聚类的示例开始（3）

我们可以在Eclipse中创建一个文本挖掘的项目，引入weka.jar，然后然后实现一个计算余弦距离的类，让这个类继承自weka中用于计算欧氏距离的类，代码如下：packagecn.csdn.test;
rav009·2013-10-22 16:00

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
u012211748·2013-10-18 15:00

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
nishiwodeangel·2013-10-17 14:00

动态时间规整DTW简述

同样，设两个向量为x，y，First(x)表示x的第一个元素，Rest(x)表示除第一个元素以外的x的剩余元素组成的向量采用欧氏距离作为距离度量，即向量间的距离用对应元素的平方和再开根号表示，即：D(A
maverick1990·2013-10-09 16:00

Voronoi Diagram——维诺图

Voronoi图定义 任意两点p和q之间的欧氏距离，记作dist(p,q)。
·2013-09-25 23:00

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
csh624366188·2013-09-18 22:00

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
peizhe1232·2013-09-18 22:00

高斯函数在图像处理中的应用

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。
muzhiai·2013-09-18 15:00

特征向量相似度和距离计算方法

www.cppblog.com/unixfy/archive/2012/02/13/165487.html/*特征向量相似度和距离的计算相似度：·夹角余弦·相关系数·Dice·Jaccard距离·明氏距离·欧氏距离
Hope_f·2013-09-18 10:42

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(5)

一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。设总体方差为σ2，对于未经分组整理的原始数据，方差的计算公式为：方差反映了变量与均值之间的偏离程度，当方差较大时，说明变量之间差异较大，分布相对分散，否则分布相
u010255642·2013-09-12 15:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(4)

我们用opencv定位人脸后，可以用欧氏距离做简单的人脸识别:本博客所有内容是原创，如果转载请注明来源http://blog.csdn.net/myhaspl/求2个人脸之间的欧氏距离defget_EuclideanDistance
u010255642·2013-09-12 11:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(3)

 欧氏距离可用于含有大量噪声的图像匹配，我们对下面的2个图像切片在一个图片上进行匹配。'
u010255642·2013-09-11 16:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(2)

我们的算法是当前像素与下面和右边的像素进行比较,如果相似，则将当前像素设置为黑色，否则设置为白色那么如何判定像素相似呢，我们用欧氏距离，将一个像素的3个色彩分量映射在3维空间中，如果2个像素点的欧氏距离小于某个常数值
u010255642·2013-08-31 19:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(2)

我们的算法是当前像素与下面和右边的像素进行比较,如果相似，则将当前像素设置为黑色，否则设置为白色那么如何判定像素相似呢，我们用欧氏距离，将一个像素的3个色彩分量映射在3维空间中，如果2个像素点的欧氏距离小于某个常数值
iteye_18480·2013-08-31 19:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-欧氏距离(1)

机器学习算法之欧氏距离欧氏距离通常用于衡量2个点之间的距离，注意这2个点可以是定义在2维空间的，也可以是定义在3维空间或者n维空间的。
u010255642·2013-08-31 18:00

距离计算函数

metric’取值如下：‘euclidean’：欧氏距离（默认）；‘seuclidean’：标准化欧氏距离；‘mahalanobis’：马氏距离；‘cityblock’：布洛克距离；‘minkowsk
mysunnnyday·2013-08-21 20:00

常见相似度量

1.欧氏距离2.标准化欧氏距离3.夹角余弦4.汉明距离5.杰卡德相似系数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。
smile678910·2013-08-14 20:01

Mahout Spectral聚类

我们知道，K-means聚类要求样本来自欧氏空间，从而可以计算欧氏距离，进而根据欧氏距离来决定一个样本点归属于哪个类。但现实总是残酷的，我们的研究对象往往并非
xyilu·2013-08-10 19:00

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
SibylY·2013-07-25 11:00

欧氏距离和余弦相似度

如下图所示：数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧几里
·2013-07-16 19:00

估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)

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
keith0812·2013-07-16 00:00

欧氏距离和余弦相似度

如下图所示：数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧几里
linvo·2013-07-15 23:00

图像偏色检测算法

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
·2013-07-15 22:00

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
Imageshop·2013-07-15 19:00

数学之路(3)-机器学习(4)-综合应用-K均值算法与欧氏距离

http://blog.csdn.net/u010255642 一、欧氏距离二维的公式ρ=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)三维的公式ρ=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2
u010255642·2013-06-15 20:00

K Nearest Neighbor问题的解决——KD-TREE Implementation

命题三： 已知1000个Point（包含X与Y坐标）结构的数组，给定一个Point，要求查找数组中与之最接近（比如：欧氏距离最短）的点。 
myas0735·2013-05-30 19:00

径向基函数(RBF)

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
weixin_30920091·2013-05-30 12:00
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他