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行主矩阵特征C++的平方欧氏距离

行主矩阵特征是线性代数中的一个概念，是指矩阵的特征值所对应的特征向量所形成的矩阵。特征值是方阵的一个标量值，而特征向量是与特征值相关联的非零向量。

C++是一种通用的编程语言，被广泛应用于软件开发领域。它具有高效、可移植性强的特点，可以用于开发各种类型的应用程序，包括前端开发、后端开发、嵌入式系统开发等。

平方欧氏距离是欧氏距离的一种改进，它计算两个向量之间的距离时会先对每个维度的差值进行平方，然后再求和并开方。平方欧氏距离可以用于衡量向量之间的相似度或差异度。

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基于最大主曲率算法和欧氏距离的指静脉识别 -----附带源码和解析文档

暑假了就有时间写写博客了，大一的师弟们也要进入算法的领域了，于是我就写了一个简略版基于最大主曲率算法的指静脉识别给他们入门用，现在图像识别的领域是越来越完善，不过还需要一个大爆发的契机才会更好。...写了项目之后肯定要有解析和技术文档啊，这个当然就交给师弟们做啦哈哈哈哈想要得到本文源码的在本文最下方有嘿嘿本文代码环境为VS2013+opecv2.4.9 项目READERME文档内容： Operating...废话不多说进入主题：以下文档为五邑大学大一计院师弟廖雄营所写：　　入需转发和使用请注明作者信息：指静脉图像处理首先来看一下整个图像处理的流程图 ? ? ? ? ? ? ? ?...本文源码：https://github.com/lmskyle/process 其他： http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http:/

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【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

在欧氏空间中，两个向量的欧氏距离等于它们各个维度差值的平方和的开方。优点：简单直观，易于理解和计算。缺点：对异常值敏感，受维度灾难影响。...闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广，它通过参数p来控制距离的计算方式。...马氏距离（Mahalanobis Distance）马氏距离考虑了数据集的协方差矩阵，通过将数据映射到一个空间中，使得在该空间中的欧氏距离与原始空间中的马氏距离等价。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

在欧氏空间中，两个向量的欧氏距离等于它们各个维度差值的平方和的开方。优点：简单直观，易于理解和计算。缺点：对异常值敏感，受维度灾难影响。...闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广，它通过参数p来控制距离的计算方式。...马氏距离（Mahalanobis Distance）马氏距离考虑了数据集的协方差矩阵，通过将数据映射到一个空间中，使得在该空间中的欧氏距离与原始空间中的马氏距离等价。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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基于SPSS和ArcGIS的地区社会弱势性空间格局分析

表1.4总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积 %总计方差百分比累积 %总计方差百分比累积 % 15.56042.77042.7705.56042.77042.7704.78236.78436.784...若要创建基于距离的空间权重矩阵,则可以如图1.13(b)所示进行相应的参数设置，GeoDa支持创建基于欧氏距离的空间权重矩阵和基于k近邻的空间权重矩阵。...本实验中采用的原始.shp文件的空间参考是GCS2000坐标系,若要创建基于欧氏距离的空间权重矩阵，应选用球面距离的计算选项，而实际上为了计算和表达的简便,通常建议采用具有平面投影的.shp数据作为GeoDa...本实验将比较一阶Rook邻接矩阵、二阶Rook邻接矩阵、一阶Queen邻接矩阵、二阶Queen邻接矩阵、基于欧氏距离的空间权重矩阵和基于k近邻的空间权重矩阵对计算空间自相关性的影响,如图1.11所示。...按照步骤Space→Univariate Local Moran'sI,选取权重为基于欧氏距离的空间权重矩阵,在弹出的对话框中选择社会弱势性CI及相应的空间权重矩阵，并勾选“Cluster Map”。

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聚类方法学习总结

（2）策略：k均值聚类的策略是通过损失函数的最小化选取最优的划分或函数C*，采用欧氏距离平方作为样本之间的距离，最小化样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数（成本函数时各个类畸变程度之和）。...（3）总体特性基于划分的聚类方法类别数k事先指定以欧氏距离平方表示样本之间的距离，以中心或样本均值表示类别以样本和其所属类的中心之间的距离的总和为最优化的目标函数得到的类别是平坦的，非层次化的...m维特征样本和样本的闵可夫斯基距离： p=1时为曼哈顿距离： p=2时为欧氏距离：时为切比雪夫距离：（3）马哈拉诺比斯距离（马氏距离）另一种常用的相似度，考虑各个特征之间的相关性并与各个特征的尺度无关...马氏距离越大相似度越小。样本集合X的协方差矩阵为S，m维特征样本和样本的马哈拉诺比斯距离： S为单位矩阵时，马氏距离就是欧氏距离，所以马氏距离是欧氏距离的推广。...（2）采用欧氏距离平方作为样本之间的距离。（3）定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数（成本函数时各个类畸变程度之和）。

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R语言入门系列之二

⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...在基于欧氏距离的PCA、RDA中分析群落数据可以将每个样方弦转化可以弥补欧氏距离的缺陷。弦转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到弦距离矩阵。...⑥method="hellinger"，hellinger转化，就是总和标准化数据的平方根(defaultMARGIN=1)，hellinger转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到hellinger距离矩阵...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...环境变量由于量纲不同，在计算距离矩阵（欧氏距离）、根据特征根提取的主成分分析、比较系数的回归分析之前，均需要进行z-score标准化。

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（数据科学学习手札09）系统聚类算法Python与R的比较

1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34] increase = [1 for i in range(10)] X = np.array([price,increase],dtype='float32') X = X.T#这里必须使得输入的矩阵行代表样本...sch.distance.pdist(X,'method')：计算样本的距离阵，默认使用'euclidean',即欧氏距离法来计算距离，常用的其他可选择的距离计算方法有：'minkowski'，即使用明氏距离法...；'seuclidean'，计算标准化后的欧氏距离，具体计算方法参照帮助手册；'sqeuclidean'，计算平方后的欧氏距离；'cosine'，计算变量间的余弦距离，这在R型聚类中经常使用；'correlation...，即去除对角和下三角元素后的样本间距离矩阵，其第一个输入值为要计算的样本矩阵，样本X变量形式的矩阵或数据框；另一个常用的参数method用来设置计算距离的方式，包括'euclidean'欧氏距离，'maximum...（样本为行，变量为列），输出的结果为dist数据，可直接在hclust()里使用MS(input)来进行聚类。

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机器学习系列（八）K均值（kMeans）

，即列数 centroids = mat(zeros((k,n))) # 初始化一个k行n列的矩阵，元素为0，用于存储质心 for j in range(...= mat(zeros((m,2))) # 初始化一个m行2列的矩阵，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方 centroids = createCent...centroids, clusterAssment # centroids为当前k个质心，clusterAssment为各个数据所属质心及距离该质心的距离平方 def biKmeans...(dataSet, k, distMeas=distEclud): # biKmeans函数接受3个输入参数，数据集及簇的数目为必选参数，计算距离默认为欧氏距离 m = shape(dataSet...列的矩阵，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方 centroid0 = mean(dataSet, axis=0).tolist()[0] # 将所有点作为一个簇，

1.2K2 0

【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术

探讨PCA对人脸数据集的特征提取能力，以及选择合适主成分数量对模型性能的影响。...【矩阵相乘】 d.选择一定的距离函数进行判别【欧氏距离，挑最小的匹配】 2.3.2 PCA人脸识别流程 a.读入人脸库，读入每一个二维的人脸图像并转化为一维的向量，每个人选定一定数量的人脸照片构成训练集...【非必要步骤，特征脸如何重构，即 X*e，X大小为36000*20，e大小为20*k，每次只需将36000行的一列数据按照图像大小按行存储即可，这样就有k张特征脸图像】： double *temp;...本文使用欧氏距离计算坐标之间的距离： //计算projected_test与projected_train中每个向量的欧氏距离 Euc_dist = (double *)malloc(sizeof...可视化降维后的人脸图像：在C++环境中通过可视化降维后的人脸图像，直观地感受到主成分的特征。

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度量时间序列相似度的方法：从欧氏距离到DTW及其变种

2 欧氏距离提到衡量时间序列之间的距离，欧氏距离（Euclidean Distance）是最直接的方法，它概念简单，在此不赘述。...两个等长时间序列间的欧氏距离在应用欧氏距离时，第一个时间序列中的第 i 个点分别与第二个时间序列中的第 i 个点形成一一对应。...DTW 的原理此处简述如下：对于两个不等长的时间序列 Q 和 C，长度分别为 n 和 m：要使用 DTW 来对齐两个不等长的时间序列，需要构建一个 n*m 的距离矩阵，矩阵中的第 i 行第 j 列所对应的元素代表的就是序列中点...最终，两个不等长时序数据的对应关系可以通过动态规划来求解以下递归式得到：其中，是到距离矩阵第行第列时所积累的 warping path 的总距离。...DDTW 本身的概念也很简单，对于传统 DTW 而言，距离矩阵中的元素即为两个点和之间的距离；然而对于 DDTW 而言，此时的“距离矩阵”中的元素不再是两点之间的距离，而是时序数据在两点处一阶导数的差值的平方

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【scikit-learn 估计器】距离方法

例如：当我们要预测三角形类别时，先找到与它最近距离的是三个菱形和一个圆形，但是菱形的数量大于圆形，故预测三角形的类别时菱形。如下图所示：缺点：不适合大数据集，且数据特征值呈离散分布。...欧氏距离欧式距离，是利用勾股定理测量得到的真实距离，即两个特征向量长度平方和的平方根。缺点：如果特征值之间存在较大差异时，或者存在稀疏矩阵时，精确度就会明显的降低。...曼哈顿距离两个特征在标准坐标系中绝对轴距之和。异常值对曼哈顿距离的影响，小于欧式距离。但是，如果数据集中某些特征值很大，这些特征会掩盖其他特征间的邻近关系。...余弦距离指的是特征向量夹角的余弦值。更适合处理异常值和稀疏数据的问题。适用于特征向量很多的情况，但其也忽略了向量长度所包含的在某些场景下可能会有用的信息。...所以，距离问题的解决方法的选择，将直接影响到分类的结果。下一节中，通过我们将讲解如何通过欧式距离进行分类。

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度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理高维数据？

它提供了基于对数行列式矩阵发散的框架，该框架能够有效地优化结构化的、低参数的马氏距离。马氏距离是一类具有良好泛化性质的距离函数。马氏距离推广了k近邻分类器等算法常用的标准平方欧氏距离。...直观地，马哈拉诺比斯距离通过缩放和旋转特征空间来工作，赋予某些特征更多的权重，同时结合特征之间的相关性。在数学上，该函数定义在由d×d正定矩阵参数化的d维向量空间上。...此外，ITML假设由正定矩阵A0参数化的基线马氏距离函数。...但当x和y被标准化为具有单位L 2范数时，余弦相似性等价于标准欧氏距离：dl (x,y) = 2 −2∗cos(x,y)。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离：其中：低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离

1.6K2 0

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

这些中心将作为簇的代表。分配数据点：对于每个数据点，将其分配到距离最近的聚类中心所属的簇。这里通常使用欧氏距离来度量数据点与聚类中心之间的距离。...算法实现：使用C++实现K-均值聚类算法，包括聚类中心初始化、数据点分配、聚类中心更新等关键步骤。 d. 参数调优：尝试不同的K值，通过评估指标（如簇内平方和）选择最优的K值。...距离计算函数： double Euclidean(PATTERN x, PATTERN y): 计算两个数据点之间的欧氏距离。...该函数通过遍历坐标数组计算每个维度上的差值平方和，然后取平方根得到欧氏距离。...判断两个聚类中心是否相等的函数： bool zequal(PATTERN z1[], PATTERN z2[]): 判断两组聚类中心是否相等，通过计算两组中心之间的欧氏距离之和，如果小于一个很小的阈值

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【深度学习】数据降维方法总结

是将原空间变换到特征向量空间内，数学表示为AX = γX。 ? 　　为什么要用协方差矩阵来特向分解呢？协方差矩阵表征了变量之间的相关程度（维度之间关系）。　　...对数据相关性矩阵的特向分解，意味着找到最能表征属性相关性的特向（最能表征即误差平方最小）。...其中tr表示矩阵的迹，A是数据协方差矩阵。　　容易得到最优的W是由数据协方差矩阵前 k 个最大的特征值对应的特征向量作为列向量构成的。这些特征向量形成一组正交基并且最好地保留了数据中的信息。　　...ISOMap对MDS（Multidimensional Scaling-多维尺度分析）进行改造，用测地线距离（曲线距离）作为空间中两点距离，原来是用欧氏距离，从而将位于某维流形上的数据映射到一个欧氏空间上...MDS是一种降维方法，它在降维时使得降维之后的两点间的欧氏距离尽量保持不变（用欧氏距离矩阵来表示高维向量的两两之间的相似度，寻找同样数量的映射维度的向量，使得映射维度下两两间距离约等于原高维下两两间距离

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