nearest-neighbor

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    k最近鄰居關係圖在Java中的實現

    我正在實現一個火焰聚類算法作爲一種學習圖形和圖遍歷的方式，並且其中一個步驟是構造一個K-最近鄰居圖，他想知道最快的方式是通過一系列節點並連接每一個節點來說，它最接近五個鄰居。我的想法是，我會從一個節點開始，遍歷其他節點的列表，並保留數組中最接近的節點，確保放棄排在前n的所有東西。現在，我可以通過對列表進行排序並保留前n個條目來做到這一點，但是我更願意在內存中保留更少的東西，所以我想知道是否有辦法讓
    java graph nearest-neighbor 2012-08-06

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    使用k最近鄰的一個類中有多少個樣本是最優的？

    我在我的系統中實現了k-nearest算法。它由26個類組成，每個類有100個樣本。在我的情況下，K = 7，得到最好的分類結果完全是試錯。 我知道應該明智地選擇K來減少分類上的噪音。但是樣本數量呢？是否有任何一般規則，例如「更多樣本更好的結果」？它取決於什麼？ 謝謝你的回覆。
    c++ algorithm pattern-matching nearest-neighbor 2012-06-18

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    將經度緯度座標（WGS）轉換爲等距軸線的網格（在給定的區域內）

    我在拖曳數據集中有很多地理座標，並且想要運行最近鄰居搜索。 我碰到包'RANN'，功能nn2(x,y)運行速度非常快。 現在出現了這樣的問題，當然在倫敦地區，北方的學位是一個相當長的路，然後是西方的學位。 我現在的想法是將位置座標轉換爲某個網格，其中x方向上的一個步驟與y方向上的一個步驟幾乎相同。該地區是倫敦（中心-0.1045,51.489）。我怎樣才能執行這個轉換？ library(RANN)
    r geolocation geospatial nearest-neighbor wgs84 2012-08-07

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    KD樹 - 最近鄰算法

    我不完全理解wikipedia的O（log n）最近鄰算法。 ... ... 算法解開樹的遞歸，在每個節點執行下列步驟： ... 算法檢查是否有可能是分裂平面另一側比當前最接近搜索點的任何點。在概念上，這是通過將分裂超平面與具有半徑等於當前最近距離的搜索點周圍的超球體相交來完成的。由於超平面都是軸對齊的，因此將其作爲簡單比較來實現，以查看搜索點與當前節點的分割座標之間的差異是否小於從搜索點到當前最
    java algorithm data-structures nearest-neighbor kdtree 2012-06-26

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    HTML5畫布圖像縮放問題

    我試圖在HTML5畫布上的像素藝術爲主題的遊戲，而隨着這部分我拿10×20左右大小的圖像，並用下面的代碼繪製它們在畫布上： ctx.drawImage(image, 20, 20, 100, 200); 但是畫布使用雙三次圖像縮放，因此像素藝術圖像在2x和更高處看起來很糟糕。有沒有辦法強制畫布使用最近鄰居縮放或可能使用自定義方法來縮放圖像？如果不是這意味着圖像必須事先縮放到像Paint.net
    html5 html5-canvas nearest-neighbor bicubic 2012-05-09

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    SQL最近鄰居查詢（電影推薦算法）

    需要幫助使這種（某種）工作查詢更具動態性。 我有三個表myShows，TVShows和用戶 myShows ID（PK） 用戶（FK到用戶） 顯示（FK到TVShows） 想借此查詢和更改e它存儲過程，我可以發送用戶ID，並讓它做其餘的... SELECT showId, name, Count(1) AS no_users FROM myShows LEFT OUTER JOIN
    sql algorithm stored-procedures nearest-neighbor 2012-06-29

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    Java查找最接近的數組

    我正在開發一個蟻羣算法的實現，並堅持查找最近值的過程。這是問題。 我有一個數組包含累積性概率，讓說：cummulativeProb：{0.0，0.34782608695652173，0.8695652173913044，1.0} 並有一個隨機數：randomNumber：0,3323792320 我想要應用選擇距randomNumber最近的值，但不大於randomNumber，這意味着應用程序將
    random nearest-neighbor 2012-05-20

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    歐幾里得數據密度可變的簡單k最近鄰算法？

    關於this question的闡述，但有更多限制。 這個想法是相同的，找到一個簡單，快速的2個歐幾里德維數最近的鄰居算法。如果您可以找到適合分區數據的網格大小，則分流網格似乎可以很好地工作。但是，如果數據不是均勻分佈的，而是密度非常高和非常低的地區（例如美國人口），那麼沒有固定的電網規模可以保證足夠的鄰居和效率？這種方法是否仍能挽救？ 如果沒有，其他的建議將是有益的，但我希望的答案比移動到KD樹
    performance algorithm data-structures nearest-neighbor kdtree 2012-07-11

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    如何確定設置連接線的從陣列在python

    我有一個數組，看起來像： [0 X1 0 0 Y1 0 Z1 0 0 X 2 0 Y2 0 Z2 0 0 X3 0 0 Y3 Z3 0 0×4 0 0 Y4 Z4 0 X5 0 0 0 Y5 Z5 0 0 0 0 Y6 0 0] 我需要確定設置連接線（即，連接線到數組中的點[x1，x2，x3 ..]，[y1，y2，y3 ...]，[z1，z2，z3 ..]），然後需要查找max在每一行的最小值即m
    python numpy nearest-neighbor 2012-07-18

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    R：找到最近的指數

    我有兩個向量與幾千點，但在這裏概括： A <- c(10, 20, 30, 40, 50) b <- c(13, 17, 20) 如何，我可以得到的A的indicies是最近到b？預期的結果將是c(1, 2, 2)。 我知道findInterval只能找到第一次出現，而不是最近的，而且我知道，which.min(abs(b[2] - A))逐漸回暖，但我無法弄清楚如何向量化它用A的長向量工作
    r vectorization nearest-neighbor 2012-04-15
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