欧氏距离

马氏距离(Mahalanobis distance)和欧氏距离(Euclidean distance )

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。
memray·2013-05-17 18:00

haskell(14)

应用A.求3元素元组的第一、第二、第三个值myfirst ::(a,b,c)->amyfst (a,_,_)->amycnt (_,b,_)->bmylst (_,_,c)->cB、 求2维和3维空间的欧氏距离
u010255642·2013-05-06 16:00

距离计算方法总结

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
xbinworld·2013-04-26 18:00

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
naruto0001·2013-04-20 17:00

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、
·2013-04-18 09:00

机器学习中的相似性度量 (附matlab代码)

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·2013-04-14 00:00

机器学习的几种相似性度量方法

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lskyne·2013-04-01 20:00

机器学习中的相似性度量

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lxhlong·2013-03-29 10:00

马氏距离

与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。
ywjun0919·2013-03-19 10:00

曼哈顿距离 VS 欧氏距离 VS 切比雪夫距离

1.曼哈顿距离VS欧氏距离出租车几何或曼哈顿距离（ManhattanDistance）是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点上在标准坐标系上的绝对轴距总和
haydenwang8287·2013-03-18 17:00

数据挖掘学习札记：KNN算法（二）

说明：1.距离使用欧氏距离；2.k近邻搜索使用线性扫描；3.未知电影对象调用label方法，得
zhaoyl03·2013-03-15 19:00

机器学习中的各种距离

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&杰
lifeitengup·2012-12-29 16:44

机器学习中的各种距离

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LiFeitengup·2012-12-29 16:00

机器学习中相似性度量

1.欧氏距离(Eucl
Armily·2012-12-14 09:00

机器学习中的相似性度量

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defungo·2012-12-13 18:00

机器学习中各种距离

本文目录：1.欧氏距离2
zhubo22·2012-11-26 09:00

机器学习中相似性度量

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，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面
sangni007·2012-11-06 21:00

动态规划时间规整简介入门

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3
Ares_晓越·2012-09-17 11:40

动态规划时间规整简介入门

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3
Ares_晓越·2012-09-17 11:40

动态规划时间规整简介入门

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3
Detective_Xin·2012-09-17 11:00

相似性度量 精 ~~~~~

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xiaojidan2011·2012-09-10 22:00

机器学习中的相似性度量

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j123kaishichufa·2012-09-06 17:00

聚类综述

costfunction：即最小化所有数据与其聚类中心的欧氏距离和。 假设出现这种情况，怎么理解？？一定是代码错误或者其他错误，不可能出现这种情况！
Genie13·2012-09-06 11:00

非局部均值 non local mean

其做法是：对于每一个像素点的权值，采用以该像素点为中心的图像子块（7*7）或（9*9）与当前像素点为中心的子块之间的高斯加权欧氏距离来计算。  
bluewind23·2012-09-05 10:00

欧氏、马氏、巴氏、豪氏距离

mod=viewthread&tid=591欧氏距离将样品的不同属性（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。
gxuan·2012-09-04 10:00

dd_tools安装要求以及svdd

其他的会调用到欧氏距离、映射函数之类的，里边都有给了。DataD
niyufeng·2012-08-31 11:00

空间分析之距离分析

如下是ArcGIS10.x中，距离分析相关的工具：ArcGIS中，主要可以通过如下的几种方式进行距离分析：1）欧氏距离分析2）成本加权距离分析3）用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离分析4）获取最短路径使用
kikita·2012-08-10 13:27

空间分析之距离分析

如下是ArcGIS10.x中，距离分析相关的工具：ArcGIS中，主要可以通过如下的几种方式进行距离分析：1）欧氏距离分析2）成本加权距离分析3）用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离分析4）获取最短路径使用
kikitaMoon·2012-08-10 13:00

动态时间规整简介及入门

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3
hewei0241·2012-08-10 10:00

欧氏距离与余弦

        在计算相似度的时候，可以用到很多距离公式，例如：欧氏距离、余弦。通过最近的学习，我觉得，欧式距离是在任何情况下都可以用的公式，而余弦必须在一定条件下才能取代欧式距离。那么是什么条件呢？
xiaoyu714543065·2012-08-02 09:00

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离 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+(z1-z2)
张慧的博客·2012-07-21 22:00

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集,它的每个点
deepfuture·2012-07-21 20:09

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

阅读更多一、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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集
deepfuture·2012-07-21 20:00

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

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deepfuture·2012-07-21 20:00

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

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deepfuture·2012-07-21 20:00

机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离

  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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集,
deepfuture·2012-07-21 20:00

欧氏距离（Euclidean distance）

原文地址：http://www.blogjava.net/spec-second/archive/2008/08/17/222609.html欧氏距离（Euclideandistance）欧氏距离定义：
cs_zlg·2012-07-14 10:00

机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类

阅读更多一、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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集
deepfuture·2012-07-13 11:00

机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类

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deepfuture·2012-07-13 11:00

机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类

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deepfuture·2012-07-13 11:00

机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类

 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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集,它的每个点
deepfuture·2012-07-13 11:00

机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类

 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+(z1-z2)^2)n维空间的公式n维欧氏空间是一个点集,它的每个点
deepfuture·2012-07-13 11:00

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。
luyafei_89430·2012-06-04 11:02

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。 
luyafei_89430·2012-06-04 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
luyafei_89430·2012-05-31 14:00

距离变换

应用：水平集快速斜切匹配图像拼接图像混合的羽化临近点配准方法：首先对图像进行二值化处理，然后给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离（Manhattan距离or欧氏距离），得到distancemetric
abcjennifer·2012-05-30 21:00

【编程珠玑】代码优化的27条经典法则

直接计算需要用到大量的三角函数，开销很大，而两个点的距离随其欧氏距离单调增加（减小），故可将（经度，纬度）表示的数据
tianshuai11·2012-05-27 22:00

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
shiwei408·2012-05-25 16:00

多维标度分析

由原始数据可以直接计算欧氏距离矩阵，然后进行分析，没必要先计算相关系数。
littlestonelj·2012-05-23 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
littlestonelj·2012-05-23 10:00
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