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回答
python
中二进制数据
距离
矩阵的计算
、
、
、
我正在
python
中执行分层聚类分析。我的变量是二进制的,所以我想知道如何计算二元欧几里德
距离
。根据文献,利用这种聚类技术可以使用这种
距离
度量。我使用的是scipy.spatial.distance.pdist(X, metric='euclidean'),但是这个函数对非二进制数据使用
欧氏
距离
。有没有基于二元
欧氏
距离
度量计算
距离
矩阵的
python
库?
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 2
1
回答
如何在两个坐标矩阵之间找到最接近的对应向量?
、
、
、
在
Python
中,我需要解决以下问题:A = np.array([[1,1], [3,4]])和B = np.array([[1,2], [3,6], [8,1]]) 向量[1,1]在A中与B中的向量之间的
欧氏
距离</
浏览 5
提问于2015-06-12
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1
回答
NetworkX有向图生成
、
、
Python
的NetworkX中有没有一个函数可以用来生成任意两个相连节点之间具有最大
欧氏
距离
的随机有向图?例如,对于被某个欧几里德
距离
隔开的节点,这些节点被连接的概率是p,而对于被大于该
距离
的所有其他节点,它们将不会在生成的图中被连接。
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 1
1
回答
如何使用曼哈顿
距离
的k均值聚类算法?
、
我想使用k均值聚类算法对
python
中的足球运动员进行聚类。然而,我只能用
欧氏
距离
找到算法,而我更喜欢曼哈顿
距离
。我的数据集包括大约3000名玩家和20个变量。先谢谢你。
浏览 2
提问于2022-03-10
得票数 0
1
回答
Python
欧氏
距离
我正在使用dlib库在
python
中编写一些面部识别脚本。dlib接收一个face,并返回一个带有浮点值的元组,该值表示face中关键点的值。如果两面数据集之间的欧几里德
距离
小于.6,那么它们很可能是相同的。 所以,我不得不自己实现欧几里德
距离
计算。
浏览 0
提问于2017-11-28
得票数 1
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1
回答
为无监督学习编码分类数据
、
、
在无监督学习中,分类数据的最佳编码器是什么?在运行无监督算法之前,我使用FAMD (用于混合数据的PCA)对数据进行降维,这使我能够获得坐标并减少数据集的维数。因此,我正在寻找一个编码器,适合在无监督学习背景下的分类数据。相关职位:分类特征的无监督编码
浏览 0
提问于2022-12-02
得票数 1
2
回答
如何用二维而不是一维来表示
欧氏
距离
?
、
、
我的目标是在二维空间中可视化
距离
。在一维中可视化是相对容易的。我取a矢量和b矢量,计算
欧氏
距离
,可以在一维上可视化。但我现在想要在x轴和y轴上可视化。伪
Python
b = [-0.3455, -6.03983, 9.098, etc...]PS: 我的问题不是如何计算
欧氏
距离
(Stackoverflow充满了欧几
浏览 0
提问于2018-12-11
得票数 1
1
回答
Python
中时间序列之间的
欧氏
距离
通过简单的
欧氏
距离
来比较时间序列也是说。 这里有
Python
包吗?
浏览 0
提问于2017-01-03
得票数 3
1
回答
距离
度量对K维数最近邻诅咒的影响?
、
、
、
我知道Knn有一个问题,在处理高维数据时知道一个“维数诅咒”,它的理由是它包括计算
距离
时的所有特征,即欧几里德
距离
,其中不重要的特征作为噪声和偏差,但是我不理解一些事情。1)余弦
距离
度量如何受维数问题的影响,即定义余弦
距离
为cosDistance = 1- cosSimilarity,其中cosSimilarity有利于高维数据,那么余弦
距离
如何受维数诅咒的影响?
浏览 0
提问于2014-02-06
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2
回答
关于
Python
中的mlpy.dtw包的两个问题?
、
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。 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
浏览 11
提问于2013-09-19
得票数 1
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1
回答
支持向量机中的预测是否需要标准化输入向量?
、
、
对于不同尺度的输入数据,我理解用于训练分类器的值必须标准化,以便进行正确的分类。我的场景是训练数据被规范化、序列化并保存在数据库中,当必须做预测时,序列化数据被反序列化以得到规范化的numpy数组,然后numpy数组适合于分类器,并将预测的输入向量应用于预测。那么,这个输入向量也需要标准化吗?如果是这样的话,怎么做呢,因为在预测的时候,我没有实际的输入训练数据来正常化?我的规范代码是:
浏览 5
提问于2016-11-10
得票数 3
2
回答
Python
3.x中的向量和矩阵
、
、
、
有一个很好的
Python
3向量和矩阵库吗? 卷积
浏览 3
提问于2011-01-11
得票数 4
回答已采纳
3
回答
为什么我们不在线性回归中使用曼哈顿
距离
而不是欧几里德
距离
呢?
、
、
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
在道路网络图中,欧几里德启发式函数是否一致?
、
在公路网图中,节点用坐标(x,y)表示,边的权重等于两个连通节点之间的
欧氏
距离
。 在路网图上执行的A*搜索算法中,启发式定义为任意边(m,n)的
欧氏
距离
一致(h(m)<=h(n)+d(m,n))吗?
浏览 10
提问于2022-08-08
得票数 1
2
回答
Python
中的
欧氏
距离
、
、
、
我有两个3000×3向量,我想计算它们之间的1到1欧几里德
距离
。请问有办法计算
距离
吗?如有任何意见,我将不胜感激。
浏览 2
提问于2015-08-21
得票数 2
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1
回答
欧氏
距离
的
python
数据
、
10 61 21 20 我还需要欧几里得
距离
浏览 2
提问于2019-11-21
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回答已采纳
5
回答
如何避免为数据集中的每个元素计算平方根?
、
我有一个带有浮点坐标的点列表,其中我计算了这些点之间的
欧氏
距离
平方。我没有计算出这些点之间的实际欧几里德
距离
,因为计算平方根是一种昂贵的操作。所以,我有一个浮点正方形{a², b²...}的列表。我的目标是找到实际
欧氏
距离
值的算术平均值,(a + b + ...) / n)。 有办法避免计算每个元素的平方根吗?
浏览 0
提问于2015-10-15
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5
回答
不带for循环的等距元素的矩阵计算
、
、
对于从0到图像边缘的每个可能的
距离
,我需要对
距离
中心相同
距离
(简单的
欧氏
距离
)的所有数组元素求和,即,结果是一个1D数组,其中第0个元素给出
距离
中心(即正好是中心)
距离
0的像素的和,第一个元素是
距离
1像素的所有像素的和我的感觉是,这应该可以在没有for循环的情况下完成,但不幸的是,我不知道足够的矩阵
python
技巧来解决这个问题。 非常感谢!
浏览 3
提问于2012-09-18
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2
回答
如何实现从分类到聚类的飞跃
、
顺便说一句,我正在使用
Python
的滑雪板。
浏览 0
提问于2013-12-16
得票数 2
1
回答
用欧几里德
距离
和曼哈顿
距离
来实现k均值?
、
、
、
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。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。这些是我计算
距离
和成本的功能: return np.sqrt(np.sum((point1 - point2) *
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提问于2018-12-05
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