获取向量R中两个条目之间的距离
可以通过计算欧氏距离或曼哈顿距离来实现。
- 欧氏距离（Euclidean Distance）是最常用的距离度量方法之一，它计算两个向量之间的直线距离。欧氏距离的计算公式如下：
- 其中，x和y分别表示向量R中的两个条目，n表示向量的维度。
- 例如，对于向量R=[1, 2, 3]，要计算第一个条目和第三个条目之间的欧氏距离，可以使用以下公式：
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- 曼哈顿距离（Manhattan Distance）是另一种常用的距离度量方法，它计算两个向量之间的城市街区距离（即各个维度上的差值的绝对值之和）。曼哈顿距离的计算公式如下：
- 例如，对于向量R=[1, 2, 3]，要计算第一个条目和第三个条目之间的曼哈顿距离，可以使用以下公式：
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我在计算向量中两个条目之间的所有距离时遇到了问题。假设我有一个下一形式的向量k<-c(1,3,4,5,5,5,6,7,5,4,3,7)，然后我想计算前五个到前七个条目之间的距离，忽略连续的重复五个，然后计算下一个五到七个条目之间的距离。我有这样的想法，
浏览 9提问于2021-03-26得票数 0
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我很难遵循下面页面中描述的光线-平面交叉点。
平面被描述为Ax + By + Cz +D=0向量( A，B，C，D )，其中A，B，C定义法线平面。如果A、B和C定义一个单位法线，那么从原点0，0，0到平面的距离是D。
我的问题是D不应该是一个向量吗？因为它表示两点之间的距离。我想我只是不明白如何将to点之间的距离表示为非向量</e
浏览 0提问于2012-01-20得票数 0
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特征中两个矩阵的两两差
、、、
在matlab/octave中，矩阵之间的成对距离(如k-均值)由一个函数调用(参见)计算，以distFunc(Codebook, X)为参数，维数为KxD的两个矩阵。在Eigen中，这可以通过广播对矩阵和一个向量进行，就像在上解释的那样然而，在这种情况下，v不仅仅是一个向量，
浏览 4提问于2013-10-09得票数 3
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我在许多地方(例如，和 )看到，人们使用以下公式计算两个向量距离的平方范数在R编程语言中，这变成了在上面的链接中，以及在许多其他地方，人们精确地使用上面的r公式来计算两个向量距离的平方范数。然而，我尝试将其作为基准，简单地对条目进行平方和求和，即
sum( (x-y)^2
浏览 25提问于2019-11-20得票数 2
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我一直在阅读关于Word2Vec的论文(例如)，我认为我理解训练向量以最大化在相同上下文中发现其他词的可能性。例如，对于文档来说，余弦相似性比较是有意义的.两个文档可能有不同的长度，但有相似的分布词。
为什么不，比如说，欧几里得距离？
浏览 4提问于2016-07-17得票数 17
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我有一个简单的函数来计算两个向量之间的距离，这样距离=点积/两个向量中元素的和。我想计算r中每两行之间的相似性(距离= simpleDistance)。r = 5 0而不是两个嵌套循环，我想使用pdist函数，因为它要快得多！n = s
浏览 0提问于2014-03-12得票数 0
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我有一个长度为embed_vec的numpy数组tot_vec，其中每个条目都是一个3d向量： [ 0.530414810.40070804 0.15220522] [ 0.70221445 0.36918032 0.17370776]]
对于这个数组中的每个元素，我想找出“接近”该条目的其他条目的数量。最
浏览 4提问于2017-01-13得票数 3
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我想计算两个向量之间的相似度(距离)：v2 <- c(0.7, 1, 0.2, 0.1)经过一些谷歌搜索后，我发现了一个包，其中包含大多数
浏览 0提问于2014-01-05得票数 7
我正在尝试在R中创建各种距离/关联函数的矩阵。我有一个类似于cor的函数，它给出了两个向量之间的关联。现在，我想要获取一个数值向量的数据帧(或矩阵)，比如mtcars，并从函数和数据帧创建一个矩阵。我认为这就是outer的作用，但我没有让它工作。下面是使用cor和mtcars的一次尝试。cor只是找到两个向量<
浏览 3提问于2012-03-29得票数 5
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我使用开脸来提取128 D中的特征向量。我需要找到一个合适的数据库引擎来存储这些向量，以便将来进行比较(计算新提取的特征与存储在数据库中的特征之间的欧几里德距离)。下面是我试图做的事情的一个例子：
我用OpenFace提取人脸表示，这是一个128维的特征向量。然后计算该向量与存储在数据库中<e
浏览 0提问于2016-11-13得票数 1
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我有一些文件，我只想分组相关的文档。目前，我使用的是google的新闻向量文件(GoogleNews-evinative300.bin)，在这个向量文件中，我得到了向量，我使用了WMD (Word Mover Google)算法来获取两个文档之间的距离现在，我想将它与K-均值clustering.Basically集成起来，我想要覆盖KMeans中的</e
浏览 1提问于2018-12-03得票数 1
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因此，我在R中有一个相当复杂的问题(至少对我来说是这样)。d <- distance(x, y, method="desired_method")另一种选择是创建一个矩阵，其中每行表示一个分布，这样该函数将计算矩
浏览 9提问于2019-08-01得票数 0
我希望能够使用MXNet计算行向量之间的余弦距离。此外，我正在处理批次的样本，并希望计算每对样本的余弦距离(即批次#1的第一行向量与批次#2的第一行向量的余弦距离)。两个向量之间的余弦距离的定义与中的定义相同
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
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我正在通过野兔博客学习有关碰撞检测的知识。我搞不懂他说的向量是怎么起作用的。以下是让我困惑的部分：
(r1+r2)这两个球是以p的距离穿透的，我们也想要穿透向量，这样一旦我们发现了穿透，我们就可以修正它。这是一个向量，它将两个圆圈移动到他们刚刚接触到的点，修正了穿透。重要的是，这不仅是一个向量
浏览 0提问于2011-06-27得票数 1
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我在这个函数中加入了不同的值，并观察了输出。但我无法在输出结果中找到一个可预测的模式。但除此之外，我很难理解它在做什么，价值观从何而来。')>>> [2.22044605e-16, 0.
浏览 0提问于2019-04-12得票数 1
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我试图用R来计算一个向量和多个向量之间的欧几里得距离。到目前为止，我一直在遵循文档https://cran.r-project.org/web/packages/neighbr/neighbr.pdf并使用距离(x，y，“欧几里得”)。如果我只计算两个向量之间的距离，即当我在x和y中都有一行数据时，这种方
浏览 19提问于2020-10-28得票数 1
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我有一个向量，它的条目代表序列上的位置。序列上条目之间的距离在1到10^7之间。对于给定的x，我需要在大约x的距离内找到一对条目。示例：对于x=1，我们可以得到条目1，2，1，3，3,1000,1002；对于x=1000，我们可以得到1,1000,2,1000,1002,2000等。
浏览 0提问于2014-04-24得票数 0
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在计算单词之间的相似度时，cosine相似度或距离是在字向量上计算的。为什么其他的距离度量，如欧几里德距离，不适合这个任务。
让我们考虑两个向量a和b。其中，a = [-1,2,-3]和b = [-3,6,-9]，这里的b = 3*a，也就是，这两个向量有相同的方向，但大小不同。a和b的余弦相似性为1，表明它们是一致的<
浏览 0提问于2020-09-03得票数 9
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我在看这篇文章，将矢量AC投影到AB上。投影向量AD给出了新的点D。如果D和C之间的距离小于(或等于)R，我们就有一个交集。我没有关于向量的知识，有人能帮我找到这里的D点吗？
提前感谢
浏览 3提问于2014-05-21得票数 3
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