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下面是两个宽度优先的搜索遍历问题。
问题1: 317 -从所有建筑物到的最短距离
解决这个问题的方法是先从每个建筑物进行宽度优先搜索遍历，并记录从它到可达单元格的距离。最短的距离将是从每一个建筑物可以到达的单元，并且有累积的最短距离从每个建筑物到达该单元。
问题2: 296 -最佳汇点
我发现这个问题和以前完全一样，只是没有第二个障碍，就是这里的障碍。然而，为什么有不同的解决方案呢？
我试图理解这两个问题之间的区别，以及为什么第一个问题的解决办法对第二个问题无效。曼哈顿的距离和它有关系吗？
编辑:基于下面SimMac的回答，我尝试更新曼哈顿和从(0,1)大楼出发的旅行距离。输入以及曼哈
浏览 0提问于2017-06-07得票数 1
6回答
我试图寻找一个很好的论点，为什么人们会在机器学习中使用曼哈顿距离而不是欧几里德距离。
到目前为止，我发现的最接近一个好的论点是在麻省理工学院的讲座上。
在36:15，您可以在幻灯片上看到以下声明：
通常使用欧几里德度量；如果不同的维度不是comparable.__，曼哈顿可能是合适的
不久后，教授说，由于爬行动物的腿数从0到4不等(而其他特征是二进制的，只有0到1的变化)，如果使用欧几里德距离，“腿数”特征的重量就会大得多。当然，这确实是对的。但是，如果使用曼哈顿距离，也会出现这个问题(只是问题会稍微减轻，因为我们不像欧几里得距离那样将差异平方)。
解决上述问题的一个更好的方法是将“腿数”特性
浏览 0提问于2017-06-30得票数 41
我正在尝试编写A*搜索算法，但是我似乎不能让它工作。我在复制维基百科上的伪代码。我的代码似乎只是搜索每一个可能的节点。下面是我的showPath()函数：
public void showPath() {
Nodes current = end;
while(current.cameFrom!=null) {
current.isPath = true;
current = current.cameFrom;
}
}
start节点的cameFrom将为null，因为这是它的默认值。
public void A_Star() {
PriorityQueue<Nodes&
浏览 47提问于2018-10-14得票数 1
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我正在尝试写8字谜解决程序，但我还不能:我使用曼哈顿优先级函数，我想知道，如果他们具有相同的优先级值，如何在后人董事会的安排之间做出选择。
例如：
这是最初的董事会安排：
8 1 3
4 2
7 6 5
及其后裔的董事会安排：
I
8 1 3
4 6 2
7 5
曼哈顿距离+移动号码= 10
II
8 3
4 1 2
7 6 5
曼哈顿距离+移动号码= 12
III
8 1 3
4 2
7
浏览 1提问于2014-03-30得票数 0
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假设我的矩阵是
7 1 2
3 5 6
4 8 9
目标配置按如下顺序排列：
1 2 3
4 5 6
7 8 9
使用曼哈顿距离算法，我可以计算出"7“到其目的地的距离为2步，但矩阵是连续的，即我可以在两个方向上移动行和列，所以"7”离正确的点只有一步之遥。
如何修改曼哈顿距离算法以反映该属性？
谢谢。
浏览 2提问于2015-04-21得票数 3
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我正在写一个A*算法，它可以解决Java中的8个难题，到目前为止，我已经使用错位的瓦片数量实现了DFS，BFS，A*，我只需要使用曼哈顿距离的启发式来实现它。
正如您可能知道的那样，曼哈顿距离是每个瓦片相对于其当前位置及其在目标状态中的索引的位移之和。
我用谷歌搜索了一下，发现了这些关于流程主题的堆栈：
返回以下代码：
int manhattanDistanceSum = 0;
for (int x = 0; x < N; x++) // x-dimension, traversing rows (i)
for (int y = 0; y < N; y++) { /
浏览 0提问于2013-11-04得票数 0
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2回答
曼哈顿距离综合
、、、
对于我正在做的一项研究，我试图找到一个令人满意的启发式方法，它是基于曼哈顿距离的，它可以处理任何问题和域作为输入。也被称为领域无关的启发式。现在，我知道如何在基于网格的问题上应用曼哈顿距离。有人能给出一些建议吗?如何将其推广到每个领域和问题上，而不仅仅是基于网格的问题？
浏览 2提问于2017-06-04得票数 3
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KNN的大多数讨论都提到了欧几里德、曼哈顿和汉明距离，但它们没有提到余弦相似性度量。这有什么原因吗？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 12
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2回答
对方阵进行排序
、、、
我正在解一个谜题，如下所示。
有一个5x5矩阵，其中一个元素为"-“，所有其他矩阵都是整数。
我可以用"-“直线(不是对角线)交换任何元素。
最后，我必须对矩阵进行排序。
以下是我所遵循的步骤：
1) Receive user input for 5x5 matrix
2) Locate the position of "-"
3) Find the eligible candidates to be swapped with "-"
4) Apply some algorithm and find the most eligible candi
浏览 6提问于2012-07-15得票数 2
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我们是否有可能在R中为凝聚聚类定义一个自定义距离函数？另外，当某个条件不满足时，我希望防止两个集群合并。这在R中是可能的吗？
此外，当R放在Hadoop上时，是否可以完成所有这些操作？
浏览 0提问于2012-07-10得票数 0
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我用曼哈顿的启发式和曼哈顿的线性冲突启发式编码了15个拼图的A星算法。
我的问题是，对于某些特定的谜题实例，线性冲突会导致更多的节点被创建和探索，而不是仅仅使用a-Star的曼哈顿启发式？
由于我尝试通过我的程序解决的大多数谜题都需要在适当的时间内用曼哈顿来解决给定的内存，并以启发式的方式结合线性冲突进行更快的求解，而需要>50次移动的实例会导致程序无限期地运行并挂断我的机器，但是对于一个需要42次移动的具体问题，我的程序用曼哈顿在大约8秒内解决了，但在同样的情况下使用线性冲突会导致程序无限期地运行，并将我的机器挂机。
我一遍又一遍地检查我的代码，在我的线性冲突或曼哈顿启发式code.T
浏览 5提问于2016-02-22得票数 4
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考虑8-puzzle的三种启发式方法： h1(n) = number of misplaced tiles
h2(n) = total Manhattan distance
h3(n) = max(h1, h2) 在一个8字游戏中，我执行了不同的游戏，并注意到h3启发式函数(max)似乎提供了与总曼哈顿距离启发式相同的解决方案。这是使用A星形搜索算法。 我想知道曼哈顿总距离的启发式函数是否总是控制错放的瓷砖数量？
浏览 49提问于2020-10-11得票数 0
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考虑一个最短路径查找问题，这样必须找到从green到red的最短路径。为此，我想使用爬山方法和曼哈顿距离作为我的启发。正如你所看到的，我已经计算了其中的一些距离。此外，有些墙是green无法通过的。
在这个场景中，代理green将进入一个MD为3的字段，然后算法就会结束。我们没有达到全球最大或最好的解决办法。现在，我在寻找一种场景，在这种情况下，假设以曼哈顿距离作为启发式，并考虑到所描述的路径查找问题，在这种情况下，代理实际上找到了一条路径，而这条路径并不是全局最优的。我不能拿出任何例子，我想这是不可能的。
浏览 5提问于2022-05-13得票数 0
我需要找到一个点，它可以将曼哈顿距离从一个点的列表中的总和最小化。因此，如果给出一个列表，比如说，我必须找到点，以最小化曼哈顿与这个点列表的距离。我明白这个问题，但我很难在O(n)时间内完成这个问题。
浏览 5提问于2022-04-06得票数 0
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我相信使用A*的过高估计启发式并不能保证找到最短的路径。假设一个代理人可以使用欧几里得距离作为一只鸟旅行，那么曼哈顿距离就提供了这样的高估，因此是不可接受的。可以给出一个例子图，其中A*的使用，加上曼哈顿距离启发，可以给出一个与使用欧几里得距离不同的结果？
浏览 0提问于2015-04-14得票数 4
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卢阿的寻路
、、
我最近在Lua实现了A*路径搜索，但由于使用曼哈顿方法计算H的成本，我正在经历糟糕的路径。
我想知道是否有任何其他方法来计算节点的成本。以下是我目前正在使用的内容：
function CalcG(A,B)
if type(A) == "table" then
A = A.Pos
end
if type(B) == "table" then
B = B.Pos
end
return (A-B).Magnitude
end
function CalcH(A,B)
if typ
浏览 1提问于2013-07-04得票数 1
5回答
我正在尝试计算一个大型2D输入的最大曼哈顿距离，输入由(x，y)s组成，我想做的是在不到O(n^2)的时间内计算这些坐标之间的最大距离，我可以通过遍历所有元素来计算O(n^2)，例如：
*(两点(X1，Y1)和(X2，Y2)之间的曼哈顿距离为：|X1-X2| + |Y1-Y2|)
for ( 0 -> n )
for ( 0-> n )
{ // here i calculate |Xi - Xj| + |Yi - Yj| which is maximum }
但对于非常大的输入，它不会有效地工作:(
有没有人有更好的算法？
浏览 1提问于2011-11-04得票数 12
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我对曼哈顿、欧几里迪安和切比雪夫在A*算法中的目的感到困惑。只是距离计算，还是A*算法根据这些度量(垂直、水平或对角线或所有三种指标)以不同的方式查找路径。我对这三个指标的印象是，它们有不同的计算距离的方法，如以下网站所示：
但有些人告诉我，如果使用曼哈顿度量，A*算法只会垂直和水平移动，而且必须以这种方式绘制。只有对角的欧几里得和可以移动所有三个方向的切比雪夫。
所以我想澄清的是，A*算法是基于度量(曼哈顿、切比雪夫和欧几里迪安)在不同的方向上运行，还是运行在所有方向，但基于度量有不同的启发式成本。我是一个学生，对此感到困惑，所以任何可能的澄清都是非常感谢的！
浏览 3提问于2017-04-20得票数 2
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曼哈顿距离习惯于使用0x88棋盘的国际象棋编码中心。
0x88板是128平方。
public static final byte DISTANCE[] = {
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 7, 6, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 6, 5, 6,
7, 0, 0, 0, 0, 0,
浏览 0提问于2012-06-30得票数 -4
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计算距离度量后的返回指数
、、、
给定一个具有4个特性和1个索引列的DF：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100, size= (100,4)), columns=list('ABCD'))
df['index'] = range(1, len(df) + 1)
我要计算用户输入的曼哈顿距离。用户的输入将由a，b，c，d表示，函数定义如下。
def Manhattan_d(a,b,c,d):
return (a - df['A']) + (b -df['B']) + (c - df['C'])
浏览 2提问于2018-09-27得票数 0
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我正在从零开始在python和Spark中实现kmeans算法。事实上，这是我的家庭作业。问题是用不同的初始化方法实现具有预定质心的方法，其中一种是随机初始化(C1)，另一种是kmeans++(c2)。此外，还需要使用不同的距离度量、欧几里得距离和曼哈顿距离。这两种方法的公式如下：
每个部分的第二个公式是相应的成本函数，它将被最小化。我已经把这两种方法都实现了，但我认为有一个问题。这是使用不同设置的kmeans每次迭代成本函数的图表：
第一个图看起来很好，但第二个图似乎有问题，因为在我看来，每次迭代之后，kmeans的成本必须降低。那么，问题是什么？是我的密码还是
浏览 0提问于2018-12-05得票数 2
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在智能搜索问题中，最常见的估计距离的启发式算法是什么？特别是，我对可以(通常)用作A*搜索的允许启发式的指标感兴趣。我遇到了直线距离和曼哈顿距离，但还有其他的吗？
浏览 2提问于2015-03-24得票数 0
聚类中的距离计算有哪些方法？比如曼哈顿欧几里得等等？另外，我不知道什么时候该用它们。我总是用欧几里德距离。
浏览 0提问于2016-04-11得票数 7
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最近，我开始开发一个游戏原型，它可以使用一组房间类型创建过程生成的地牢。为了确保这些房间之间的走廊路径总是相连的，我按照随机放置的房间的平铺图实现了一个A*路径查找算法。
然而，这样做的问题是，我不一定要在房间之间找到最短的路径，在大多数情况下，这将是对角线。因为作为一个主题“地牢”，我希望他们在90度的角度扭动和转弯。通过使用曼哈顿距离的启发，我设法得到了预期的形状，但我已经结束了最后一个问题，我来到你们，好心的人帮助我:)。
虽然现在使用90度角度移动路径，但它节省了运行直到路径结束(见下图)。这使整个在远处的事情感到局促，而不是有效地利用所有的空间。看到从距离到曼哈顿距离的简单改变，我的
浏览 0提问于2017-01-07得票数 7
我目前正在编写一个算法，通过使用Python的A*搜索算法来解决这个8字谜游戏。但是，当我对代码进行计时时，我发现<code>D0</code>需要很长的时间。
我使用<code>D1</code> for Python运行我的代码，结果低于程序打印的结果。我的问题是<code>C2</code>。
我已经通过使用Numpy数组而不是Python的列表进行复制，从而使我的程序更高效。我不太知道如何让这一步更有效率。我当前的<code>D3</code>代码是
<code>A4</c
浏览 21提问于2019-03-30得票数 4
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1回答
容许启发式曼哈顿距离
、、、
我最近开始了一门人工智能入门课程，我被指派在Python中实现一个可接受的启发式函数，它解决了A*搜索中的15-难题。
我实现了曼哈顿距离以及其他一些启发式算法。Python代码工作得很好，该算法实际上解决了这个问题，但我对曼哈顿距离启发式算法是否适合这个特定问题表示怀疑。
根据理论，如果启发式算法从不高估实现目标的成本，那么启发式是可以接受的。这意味着启发式是乐观的，它返回的成本永远不会超过实际的成本。
当初始状态如下(0表示空槽)：
1 2 3 4
0 6 7 8
5 9 10 12
13 14 11 15
我的程序用5次移动就解决了这个问题，但是每个错位瓷砖的曼哈顿距离之
浏览 10提问于2014-11-09得票数 7
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当我向我的同龄人解释线性回归的概念时，我被困在回答这个问题上。为什么在线性回归中我们不使用曼哈顿距离而不是欧几里德距离呢？有人能给出这背后的直觉吗？
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
1回答
我想要一些关于理解TF-IDF向量结果的方法的反馈，以及可能的替代方法。
现在，我有两个文本语料库。目标是找到每个语料库中的哪些文档最相似。
当我找到一个有趣的匹配项时，我想知道为什么，所以我实现了一个名为why_match()的简单函数，但我想帮助了解它是否是一种有效的方法。
它是这样工作的：
def why_match(doc_vector_a, doc_vector_b, sklearn_tfidfvectorizer):
distance = abs(doc_vector_a - doc_vector_b)
nearest_words = np.array((dista
浏览 2提问于2018-10-27得票数 0
5回答
对于正方形网格，瓷砖A和瓷砖B之间的欧几里德距离为：
distance = sqrt(sqr(x1-x2)) + sqr(y1-y2))
对于一个被约束沿着正方形网格移动的演员来说，曼哈顿距离是我们必须走的实际距离的更好度量：
manhattanDistance = abs(x1-x2) + abs(y1-y2))
如何获得六边形网格中两个瓷砖之间的曼哈顿距离，如下面的红色和蓝色线条所示？
浏览 3提问于2011-02-23得票数 22
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2回答
我在中读了一节，其中描述了如何使用分而治之的方法来使用两点之间的欧几里德距离来找到最近的对点。
有一个问题要求使用类似的方法，利用曼哈顿之间的距离来找出最近的一对点。然而，我无法理解两者之间的区别。以下是我所能想到的：
1) X和Y是两个阵列，分别在x-坐标和y-坐标上排序。
2)找到一条线'l‘，它将子集Pl和Pr之间的点集分开，所有的点都小于或等于'l’到Pl，否则就等于Pr。使用Xl和Xr是包含Pl和Pr点的两个数组。Yl和Yr也是如此。
3)直到点<= 3的子集(在这种情况下使用蛮力)
4)最小距离可以是从任何递归调用返回的距离--调用它d。
5)在2d宽度范围内
浏览 3提问于2014-06-23得票数 4
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我用kmeans编写了一种时间信号的小聚类算法，它工作正常(给出了可接受的结果)。
然而，kmeans使用平方差之和。我希望能够输入，而不是我自己的差异，但似乎没有一个由库提供的方式来做到这一点。
实现这一目标的最简单方法是什么？还有其他的python库可以为我提供某种方式来输入，而不是我自己的函数来定义距离吗？或者我想我可以自己重新实现算法，但是我宁愿保留sci(因为它们提供了我想要使用的功能，比如并行处理)。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 0
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作为动态时间扭曲( Dynamic，DTW)的新手，我发现它的Python实现并没有在一个非常详细的扩展中被记录下来。它的返回值有一些问题。
关于返回值dist？我有两个问题
这里有错误吗?标准DTW的，文件上说
标准DTW如Muller07所描述，使用欧氏距离(差的绝对值)或平方欧氏距离(如Keogh01)作为局部成本度量。
对于后续的DTW，文件说
Muller07中描述的子序列DTW，假设y的长度远大于x的长度，并使用曼哈顿距离(差的绝对值)作为本地成本度量。
同样的所谓“差的绝对值”对应着两种不同的距离度量？
运行代码片段后的总距离？
dist，cost
浏览 11提问于2013-09-19得票数 1
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我试图使用曼哈顿的距离SpectralClustering()在斯凯夫。我试图将affinity参数设置为manhattan，但得到以下错误。
ValueError:未知内核“曼哈顿”
我应该为它使用什么适当的内核名称？有人能帮忙吗？基本上，我想使用SpectralClustering来实现使用manhattan距离度量的kmeans。
这里是设置SpectralClustering()的代码行
clustering = SpectralClustering(n_clusters=10, affinity='manhattan', assign_labels="
浏览 0提问于2019-04-03得票数 4
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1回答
皮尔森对欧几里德对曼哈顿的结果
、、、、
使用Python3.6。当使用曼哈顿距离进行相似性度量时，我没有得到符合逻辑的结果。即使与皮尔逊和欧几里得相关的结果相比，欧几里德和曼哈顿的单位看起来不一样？
我正在开发一种粗略的推荐模型，通过测量首选项X的用户评级与同一项的其他用户评级之间的相似性来推荐相似的项目，并推荐与提出请求的用户非常匹配的其他用户的项目。
我得到的结果是
Pearson:
[('Men in Black II', 0.12754201365635218), ('Fried Green Tomatoes', 0.11361596992427059), ('Miami Vice
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
亲爱的大佬们，请教一个问题，就是如果用一个基因对样本进行分组的话，可以使用基因表达量的中位数。但是如果使用两个及以上基因来对样本分组的话，该使用什么方法呢？请大佬们指点迷津。
浏览 358提问于2022-04-01
给定边N的正方形网格，也给出网格上的一组输入点。需要在网格上找到另一组点(可以是多个点)，这些点离给定的输入点有最大的曼哈顿距离。
例如，对于N = 4和input [p1:{0, 0}, p2:{3, 3}]，输出应该是距离等于3的[{0, 3}, {1, 2}, {2, 1}, {3, 0}]。
0 1 2 3
┌───┬───┬───┬───┐
0 │p1 │ │ │ x │
├───┼───┼───┼───┤
1 │ │ │ x │ │
├───┼───┼───┼───┤
2 │ │ x │ │
浏览 2提问于2020-10-01得票数 0
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我不明白这幅图，它说，如果我们改变坐标系，我们对L_2距离会有相同的结果，而对于L_1距离，我们的结果会有所不同。坐标系是什么意思？(0,0)，如果是，断言是不正确的。
📷
我的意思是，假设我们有一个矩阵A的图片，另一个用B来计算它们的L1(曼哈顿)和L2(欧几里得)距离，我们会有下面的代码，这个幻灯片是如何应用到提议的问题上的？
import numpy as np
A = [[0,21,2],[3,4,5],[6,7,8]]
B = [[5,6,37],[8,0,10],[11,12,13]]
L1 = np.zeros((3,3))
L2 = np.zeros((3,3))
C = np
浏览 0提问于2019-05-24得票数 7
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我在MATLAB中使用bwdist，但我想使用一个特定的窗口大小。我认为MATLAB使用了默认的窗口大小。有没有其他函数可以让我使用自己的窗口大小？
浏览 2提问于2013-11-27得票数 0
在3D数组中，对角线元素是0，即k=1为10时为akk=0。我需要在剩余的矩阵中填充距离最接近的0。 我遇到了广度优先搜索，但我可以不使用数据结构吗？(不熟悉数据结构) unsigned short d = 10, r = 10, c = 10;
double*** a = new double** [d];
for (int i = 0; i < d; ++i) {
a[i] = new double* [r];
for (int j = 0; j < r; ++j)
a[i][j] = new double[c];
}
浏览 27提问于2019-10-05得票数 0
我已经通过图像处理得到了迷宫的所有可能的路径。现在，我想使用A*算法来寻找迷宫的最短路径。然而，我对欧几里得距离是更好的启发式距离还是曼哈顿距离感到困惑。它依赖于迷宫类型还是启发式的选择独立于迷宫类型？对于以下可能的路径，哪个距离(曼哈顿或欧几里德)将是一个很好的选择?为什么？请提个建议。
PS。(请添加您的参考资料，如果您有任何参考资料。这将是有帮助的)
浏览 1提问于2017-05-11得票数 2
1回答
我有一个数据集，包括产品视图(以数十万计)、对产品的点击(千)、转换率(以十进制为单位，如7.6%)和销售(以数百)。我是否需要对数据进行缩放以进行聚类？
浏览 0提问于2021-06-06得票数 0
1回答
所以我有一个游戏，基本上所有的东西都是在一个大网格内的一个正方形。很容易检查一个正方形是否在一个中心是另一个正方形的盒子里：
*** x
*o* --> x is not in o's square
***
**x
*o* --> x IS in o's square
***
这可以通过简单地减去o和x的坐标，然后取其中的最大坐标，并将其与半边长度进行比较。
现在我想做同样的事情，但是检查x是否在o的钻石中，如下所示：
*
**x
**o** --> x IS in o's diamond
***
*
考虑到钻石
浏览 0提问于2012-07-02得票数 2
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1回答
所以在大学开学之前，我开始练习一些算法和编程，我遇到了这样的问题：
给定包含从0到8的数字的3x3矩阵，找到按以下格式排序矩阵所需的最小步骤数：
1 2 3
4 5 6
7 8 0
在一次移动中，只允许选择一个与包含0的单元格相邻的单元格，并交换这两个单元格。
现在，我真的被困在这个，不知道如何开始。任何让我开始工作的建议和想法都会受到赞赏。
如果有人这样想的话，这不是家庭作业，我只是试着锻炼，并通过转移到更困难的问题，我被困住了。我不需要任何人为我写代码，我只是需要一个正确的方向点，因为我真的想了解背后的算法。谢谢。
浏览 2提问于2015-09-07得票数 5
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如果这是个荒谬的问题，我很抱歉。我刚开始使用全德达，我的脚湿了，把文字挖掘应用到我的领域。
我试图理解textstat_simil函数和textstat_dist函数之间的区别，并好奇是否有一些文章可以说明这些内容。我发现的大多数文献都把相似性和距离放在同一个保护伞下，并在相同的讨论中区分“余弦”和“欧几里得”等方法。我很好奇在quanteda发生了什么不同的事情。
如果这是个荒谬的问题，我再一次道歉。我发现quanteda非常有用，可以通过定量的主题缩小来指导定性的阅读，我只是想确保我完全了解这里的引擎盖下面发生了什么。在通过NLTK学习这个内容之后，我只使用了一段时间的套件。
浏览 1提问于2021-07-29得票数 0
3回答
A*曼哈顿距离
、、、、
我搜索了A*的算法/伪代码，并对其进行了编码。我用曼哈顿距离表示h(n)。( f(n) = g(n) + h(n) )，这是结果，
当没有围墙挡住道路时，这种情况总是会发生，但当我设置了很多围墙时，它似乎选择了最短的路径。这条路是最短的吗？我的意思是为什么它不像下面的这个？
这也是A*曼哈顿，大小相同(19x19)。这是来自的
浏览 0提问于2012-06-15得票数 6
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这是汉明和曼哈顿的优先级计算从上面的链接正确吗？
例如，下面的初始搜索节点的Hamming和曼哈顿优先级分别为5和10。
请注意，在计算Hamming或曼哈顿优先级时，我们不计算空白方块。
浏览 1提问于2018-01-11得票数 1
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1回答
在机器学习讲座幻灯片中，有人说没有针对KNN的特定模型，其中数据是KNN的模型。
之前的任务是最近中心分类器(NCC)，其中有两种方法，一种是fit_ncc，另一种是predict_ncc。因此，fit_ncc创建了一个模型，predict_ncc使用这个模型进行预测。
然而，对于KNN，它被写入数据就是模型。这句话我不清楚，我的问题是为什么数据是KNN的模型？
请看附件截图：
浏览 0提问于2020-05-20得票数 1
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