euclidean-distance

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    我使用H 2 O,其中R来计算2个data.frames之间的欧几里得距离: set.seed(121) #create the data df1<-data.frame(matrix(rnorm(1000),ncol=10)) df2<-data.frame(matrix(rnorm(300),ncol=10)) #init h2o h2o.init() #transform t

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    我正在研究一个程序,我试图找到两个LaB颜色之间的欧几里得距离。我想知道他们的方式,我计算两者之间的距离是正确的。下面是我在做什么: public static void main(String[] args) { double[] lab = {58.974604845047, 15.037506818771362, -64.0113115310669}; //blue d

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    我用Python比较了theano(CPU),theano(GPU)和Scikit-learn(CPU)的处理时间。 但是,我得到了奇怪的结果。 这里看看我绘制的图。 处理时间比较: 你可以看到的结果scikit学习比theano(GPU)更快。 我检查它的经过时间的程序是从一个有n * 40个元素的矩阵计算欧几里德距离矩阵。 这是代码的一部分。 points = T.fmatrix("point

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    我已经看到很多计算KNN的欧几里得距离的例子,但是非情感分类的例子。 比如我有一句“一个非常接近的比赛” 如何计算的一句“伟大的博弈”的欧氏距离?

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    Apache flink有设置库来计算欧几里德距离。我想在n维空间上使用相同的API来进行距离计算。我有两个包含3个特征的数据集。 一个= {0.1,0.3,0.8} B = {0.2,0.4,0.7} 如何可以计算的距离之间的两个矢量此使用Apache弗林克。

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    我需要找到一种方法来计算最接近给定点(或从给定点到曲线的最短距离)的拟合曲线上的点。 拟合曲线的方程式的形式为:y = m /(x + a)+ c。我试图解决它,但我得到了一个四次多项式。 有没有一种解决方案可以实现这一点,可以实现数千个点(例如stata)?

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    假设我有一个500万个点的目录,其3D空间中的x,y,z位置。对于这500万个点中的每一个,我想找到最接近它的10个点(直接的3D欧几里得距离公式)。在Python中,如果我对表中的每个元素执行一个简单的for循环,并在for循环中执行一个数组操作(而不是循环的第二个操作)以查找当前点和所有其他点之间的距离在目录中,这将需要几天/周。我试过一些涉及排序和计算点之间距离的东西,每个表格元素周围只有+

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    想象一下xy坐标的小数据集。这些点由一个名为indexR的变量组成,共有3组。所有的xy坐标都是相同的单位。数据看起来大致像这样: # A tibble: 61 x 3 indexR x y <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 837 924 2 1 464 661 3 1 838 132 4 1 245 882 5 1 1161 604 6

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    我有一个包含X和Ỳ坐标的十个点的列表。我想计算任意两点之间可能的距离排列。准确地说,只有1-2,2-1中的一个距离应该存在。我设法消除了一个点与自身的距离。但是无法达到这种排列距离。 # Data Generation df <- data.frame(X = runif(10, 0, 1), Y = runif(10, 0, 1), ID = 1:10) # Temporary key C

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    欧几里得距离如果我有这样一个数据帧: ID GroupID X Y 1 a 772.7778 226.5 1 a 806.5645 35.3871 1 a 925.5714 300.9286 1 b 708.0909 165.5455 1 b 630.8235 167.4118 2 a 555.3333 151.875 2 a 732.8947 462.3158 这