euclidean-distance

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    計算matlab中點之間的距離

    難以理解Matlab中的以下代碼來計算兩點之間的歐幾里德距離，其中X是要分類的數據，標號對應於簇成員資格。 label = ones(1, data_dim); [N,~]=size(X); [c,~]=size(clusters); dist = zeros(N,c); for i = 1:c dist(:,i) = sum(bsxfun(@minus, X, clusters
    matlab k-means euclidean-distance 2015-11-04

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    聚類其中R

    我有data.frame，例如： test<-data.frame(matrix(c(1:5,2:6,3:7),nrow=3)) test<-cbind(rbind(exp(test),test),rbind(test,2*test)) test # X1 X2 X3 X4 X5 X1 X2 X3 X4 X5 # 1 2.718282 54.598150 20.08554
    r hierarchical-clustering euclidean-distance 2015-11-05

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    在極座標平面中的分段方向

    我有以下情況：基點（綠色）和分段，對於每個分段，他的頂點用極座標表示，並帶有從基點起的角度。 問題是：對於每一段我有他的2個頂點THETA的。沒有訂購！我只需要從這些數據中找出這個分段重疊的角度範圍。例如，對於屬於頂部線段的2個頂點{20,300}，正確的答案是所有角度從300到20，而不是從20到300. 方向從0到359，如示例中所示循環。 編輯：假設 - 對於段最大重疊角是小於180，這意味
    algorithm geometry computational-geometry euclidean-distance polar-coordinates 2015-09-18

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    計算3D歐氏距離不溢出或下溢

    計算3D歐氏距離不溢出或下溢 你好， 我已經寫代碼來計算兩個向量之間的3D歐氏距離。 我知道這是一個很常見的操作，但是我的情況有點奇怪，因爲我們需要在計算平方根之前添加標量。 以下是C代碼例程： void calculateAdjustedDistances3D(float *Ax, float *Ay, float *Az, float *Bx, float *By,
    c 3d floating-accuracy euclidean-distance 2015-11-13

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    3D向量加速歐幾里德距離

    我需要執行一個非常常見和簡單的矩陣操作。 但是我需要它快速，真快...... 我已經在考慮多線程的實現，但現在我只想看看我能在多處理器上獲得多快。 矩陣運算如下： 我計算點（A）與參照點（B）的向量之間的歐幾里得距離。 點在3D空間中，每個點都有一組X，Y和Z座標。 因此，點的矢量由三個浮點數組描述，每個浮點數組保存每個點的X，Y，Z座標。 輸出是另一個長度爲N的矢量，用於保存陣列中每個點與參考點
    c matrix 3d euclidean-distance vdsp 2015-11-16

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    使用Python廣播的內存高效的L2規範

    我想實現一種方法，使用歐幾里得距離來基於它們與示例數據集的相似性來聚集測試數據集中的點。測試數據集有500個點，每個點是N維向量（N = 1024）。訓練數據集大約有10000個點，每個點也是一個1024-暗矢量。目標是找到每個測試點與所有采樣點之間的L2距離以找到最接近的採樣點（不使用任何蟒蛇距離函數）。由於測試陣列和訓練陣列具有不同的尺寸，我試圖使用廣播： import numpy as np
    python numpy euclidean-distance numpy-broadcasting 2015-09-30

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    查找具有最小歐幾里得距離矢量的點中的R

    在R I具有兩個向量 a = c(25,24,25) b = c(33,33,32,31,26) 我使用dist()函數來計算a,b向量的值的歐幾里德距離。 我想找到與a中的點具有最小距離的值b。 目前我的代碼是： minDist = min(dist(c(a,b), method="euclidean")) 我怎樣才能找到具有最小距離的點？
    r euclidean-distance 2015-09-30

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    正確解釋餘弦角距離相似度和歐幾里得距離相似度

    舉個例子，假設我有一個非常簡單的數據集。我給了一個csv三列，user_id，book_id，rating。評分可以是0-5的任何數字，其中0表示用戶具有而不是評價該書。 比方說，我隨機挑三個用戶，我得到這些功能/評級向量。 馬丁：< 3,3,5,1,2,3,2,2,5> 雅各布：< 3,3,5,0,0,0,0,0,0> 格蘭特：< 1,1,1,2,2,2,2,2,2> 相似度計算： +-----
    machine-learning similarity nearest-neighbor euclidean-distance cosine-similarity 2015-10-04

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    尋找由不規則多邊形窗口限制的單獨但相互連接的點之間的歐幾里得距離

    我按照Finding euclidean distance in R{spatstat} between points, confined by an irregular polygon window這個文章結尾，並使其工作得很好。但在我的情況下，我希望獲得數據A中的距離點以指向數據B但只有兩個數據集具有相同的ID值。我的問題可以按照Finding euclidean distance in R{
    r polygon euclidean-distance r-raster spatstat 2015-10-16

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    爲計算兩幅圖像之間的歐幾里得距離而優化性能

    我在python中實現了k-最近鄰算法，對mnist數據庫中的一些隨機選取的圖像進行分類。但是我發現我的距離函數非常慢：對10k圖像訓練集的10個測試圖像的分析大約需要2分鐘。圖像的分辨率爲28x28像素。由於我是python的新手，我感覺這可能會更快。該函數應該計算兩個相同大小的灰度圖像之間的歐氏距離。 def calculateDistance(image1, image2): di
    python algorithm image-processing matrix euclidean-distance 2015-10-16
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