nearest-neighbor

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    我已經完成了使用GLCM和k-nn進行分類的特徵提取。我現在需要做的是解決問題,分析爲什麼圖像被錯誤地分類。我想顯示的測試數據的近鄰,但不只是點象下面這樣: 我想顯示最接近該圖像(測試),所以,很容易知道爲什麼圖片是最接近彼此的圖像(視覺上)。但是,這是我的問題,我不知道如何回調之前提取的圖像,因爲這些圖像僅以數組的形式呈現。 我該怎麼辦?

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    我想要計算數據集中每個N項目的前20個相似項目。 每個項目都使用M的特徵來表示因此數據大小爲N_items X M_features。 當我沒有指定n_neighbors(默認值是5)時,kneighbors函數需要很多時間。 但是,當我指定n_neighbors = N_items時,它幾乎立即給出結果。 即NN_object = NearestNeighbors()需要很多時間才能找到knei

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    程序列表索引超出範圍ML import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style from collections import Counter dataset={'k':[[1,2],[2,3],[3,1]], 'r'

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    我有兩個單獨但相關的問題。 首先,我想確定subset_original_data.csv文件中每個數據點到最近的建築工地的距離(construction_layer.csv)。我試圖用gDistance()函數計算最近的鄰居,但我也接受其他想法。 我想附加我的subset_original_data.csv數據幀與這個從construction_layer.csv最近鄰距離的新向量。也就是說,對

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    我想要做k均值聚類來對基於訓練數據的測試數據進行分類,這兩個訓練數據都有3個類(1,2和3)。 我該如何對測試數據集進行分類,使用簇大小爲在kmeans中k = 10(例如使用Matlab)?我知道我可以有k = 3,然後使用最近的鄰居來識別基於最近簇大小的數據......但不知道我會用什麼值其他k = 3?你將如何標記這10個集羣中的每一個? 謝謝

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    我已經工作最近的鄰居功能,但我不知道如何使它只能水平和垂直工作,現在它可以在各個方向工作。代碼如下: nnlst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] MAP_WIDTH = 3 MAP_HEIGHT = 3 def nearest_neighbors(map_x, map_y): coordinates_list = [] for

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    我有一個5000萬個Vector3的數組存儲在三個浮點數組中。我可以轉換爲Vector3類型的數組。 我希望從低到高在C#在Y軸上對數組進行排序。擁有快速高效的流程將是一件好事。我找不到任何這種任務的具體例程,我缺少一些關鍵字來搜索?我必須寫一個例程嗎,有沒有準備好製作一個? 任何信息將是非常讚賞。謝謝。

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    我有N個原子的數據,包括每個原子的半徑,每個原子的位置和盒子的尺寸。我想計算每個原子接觸的原子數並存儲結果。這相當於計算指定截斷距離內的原子數量。 該盒子具有周期性的邊界條件,因此在重新映射原子時出現困難,因此每個原子之間計算的距離是最小可能的。 這是我迄今爲止: import numpy as np Lx = 1.8609087768899999 Ly = 1.860908776889999

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    我想找到最接近我的每個點的鄰居,我嘗試了使用karlhigley神經網絡模型。這是一段代碼 List<Tuple2<Object, SparseVector>> svList = new ArrayList<>(); svList.add(new Tuple2<Object, SparseVector>(3L, (Vectors.sparse(20, new int[]

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    我有被組織這樣的1000個數據點的數據文件: 1000 16 11 221 25 234 112 348 102 451 456 我試圖讀取該文件到我的程序並找到點的安排這導致了最短的總點到點距離。由於我對列表很少有經驗,即使閱讀數據點,我也遇到了很多麻煩。有沒有更好的方法來解決這個問題?你如何通過最近鄰居算法運行列表? public static void main(String[