最小化距离:距离公式
最小化距离通常是指在数据挖掘和机器学习领域中，为了减少模型预测结果与真实结果之间的误差，对数据进行预处理和特征选择的一种方法。距离公式则是指计算两个数据点之间距离的公式，通常被用于计算高维空间中数据点之间的距离，以便于进行特征选择或者聚类分析等任务。
在云计算领域中，最小化距离通常指的是在虚拟机或容器之间进行网络通信时，通过减少网络延迟和带宽使用等方式来最小化数据传输的距离。这种技术可以用于优化云资源的分配和管理，提高云服务的性能和可用性。
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(但直线应始终与原点交叉，换言之，f(0) = 0) 给定直线y= mx +0的方程，我想找出使集合中每个点的距离最优的m。 📷 上图是一个例子，这条线应该离所有点最近。
浏览 7提问于2021-11-23得票数 0
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我已经找到了以下计算簇间距离和簇内距离的公式，我不太清楚它们是如何工作的。簇间距离上面的公式不应该有平方根吗？
为什么会有从N+1开始的j索引？或者我应该取质心之间的距离作为簇间距离？看起来很简单。簇内距离呢？
我发现维基百科的公式更难理解。我需要计算这个距离，以适当的分组颜色，以创建一个减少颜色调色板，所以我认为这些距离越精确，更准确的分组(<em
浏览 4提问于2014-08-24得票数 5
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我想使用CIE94作为2像素之间的距离
我读到的是kmeans在“欧几里得空间”中工作，其中位置坐标由代价函数最小化(平方差之和)。除了欧几里得之外，在空间中不使用Kmeans的原因通常是“算法通常被提出为通过距离将对象分配到最近的集群。标准算法旨在最小化集群内平方和(WCSS)目标，因此通过”最小平方和“进行分配，这与通过最小欧氏距离进行分配完全相同。使用不同于(平方)欧式距离的距离函数可能会阻止算法收敛”“(源wiki)。这里的最小化函数应该是什么
浏览 2提问于2015-05-27得票数 1
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SQL中最近值的快速搜索
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我在SQLite数据库中得到了与海拔高度的长/拉坐标。latitude longitude altitude48.003333 11.0 652 48.280833 11.000833 533给定lat/long将是48.023445/11.000733，所以最近的是海拔651和lat/long 48.036667/11.000833.试图搜索很多论坛
浏览 7提问于2012-12-31得票数 4
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计算仿真中两个物体之间距离的距离公式应与欧几里德空间中的距离公式相同。如果我改变尺寸，添加新物体，移除现有物体，改变现有物体的质量，改变现有物体的电荷，改变现有物体的位置向量，改变现有物体的速度矢量，或者改变我前面提到的力公式中的距离函数，这些公式需要自动调整以继续与我前面所说的匹配另外，对于我在第三段中提到的距离函数f(距离)，模拟应该支持尽可能多的距离函数，包括距离的三角函数(
浏览 18提问于2018-07-16得票数 0
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我很困惑，因为我看到了不同的方法来实现肘部方法来识别Kmean中正确的聚类数量，并且它们产生的结果略有不同。我想知道Kmeans_inertia_是做什么的？两个实现都是正确的吗？
浏览 1提问于2018-05-25得票数 2
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给定一个点A，我希望能够有效地取任何网格的“平方”，并且用最小球坐标距离AB来确定方格中的点B。在退化的情况下，“正方形”实际上是“三角形”。
浏览 5提问于2009-09-23得票数 2
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在支持向量机优化问题中，我们要么希望最大化2/||w||的余量，要么最小化权向量w：(1/2)*w^t*w的欧几里德范数
谁能给我解释一下为什么欧几里得范数是上面的公式？我假设欧几里德范数是欧几里德距离，我们如何得到这个公式？
浏览 1提问于2016-10-18得票数 2
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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。是我的密码还是公式？这些是我计算距离和成本的功能： return np.sqrt(np.sum((point1 - point2) *
浏览 0提问于2018-12-05得票数 2
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我的目标是通过选择最优的车辆()，使的距离和成本最小化。我正在使用google或-工具，其中的目标函数是最小化总距离。是否有任何方法将每公里信息的成本与使用python语言中的google或-tools的总距离最小化？
请帮我解决这个问题。
浏览 5提问于2020-03-27得票数 1
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考虑将编辑距离作为距离度量的字符串空间。给出一组字符串的例子，如果我们通过最小化到其他点的距离之和来选择clustroid，我们就会得到一个点作为clustroid，但是如果我们通过最小化到其他点的最大距离来选择clustroid，那么另一个点就成为
浏览 0提问于2015-11-12得票数 3
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所以我在考虑对k-means使用不同的距离度量，比如欧几里得距离，曼哈顿距离，余弦距离，切比雪夫距离等等。我只想知道这些距离度量的用例，与集群相关。
浏览 0提问于2013-01-23得票数 0
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项a-d将以使所有项对之间的总距离最小化的方式与项0-3配对。例如，此矩阵可以描述第一组中的每个项目与其对应组中的项目之间的距离： [4, 7, 1, 1], [6, 1, 7, 8]]
这意味着'a‘-> '0’距离是2，'a‘-> '1’距离是2，'a‘-> '2’距离是4，'a‘-> '3’距离是9
浏览 2提问于2011-08-17得票数 5
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我正在用C编写一个程序，我想通过最小化表达式来找到一个解决方案。其中Di's是用两点之间的距离公式计算的距离。上面的表达式在x&y变量中。
浏览 2提问于2009-12-07得票数 5
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对于每一对节点，我都有一个距离度量。此距离度量可以是物理距离(例如每个节点的x，y坐标)或其他使节点相似的东西。
每个节点最多可以连接到N个其他节点，其中N很小-例如6。我如何构造一个完全连通的图(例如，我可以沿着图的边在任意两个节点之间旅行)，同时最小化所有图节点之间的总距离。也就是说，我不想要一个图，其中任何遍历的总距离都是最小化的，但对于任何节点，所有链接到该节点的总距离都是最小化的。
浏览 2提问于2013-07-25得票数 1
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计算任意两个数值属性之间的距离是很简单的，但是如何计算两个字符串之间的距离，以及如何将所有距离(即字符串属性之间的距离和数值属性之间的距离)相加。请告知me.Thank你。
浏览 1提问于2012-11-23得票数 2
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K均值聚类算法
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我使用皮尔逊相关系数作为距离度量。我完成了k均值聚类算法的前两步，它们是：2)将每个对象分配到中心最近的集群。我使用皮尔逊相关系数作为距离度量--见下文3)计算集群的新中心：
其中X，在这种情况下是一个4维向量，n是集群中数据点的数量。
浏览 2提问于2013-03-25得票数 2
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在我的研究中，一个人被表示成一对实数(x，y)。X是30，80，y是60,120。有两种类型的人，A和B。我每种人都有300人。如何从A生成最大(甚至是大的)对，从B生成一个人的对：((xA，yA)，(xB，yB))，使每对点接近？如果abs(x1-x2) < dX和abs(y1 - y2) < dY，两点是接近的。类似的限制是可以接受的。(也就是说，这个约束大概是曼哈顿的衡量标准，但欧几里得/etc也可以。)并不是所有的点都需要使用，但是没有一个点可以重复使用。
浏览 0提问于2015-04-12得票数 1
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