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    R语言:计算各种距离

    采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量做一个总结。...==== 1、欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧式空间中两点间的距离公式。...两个n维向量a与b间的欧式距离: d=(a−b)T(a−b)−−−−−−−−−−−−√2 d = \sqrt[2]{(a-b)^T(a-b)} 用R语言计算距离主要是dist函数。...若X是一个M×N的矩阵,则dist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。...2.693503;第二行与第三行的距离为6.113250;第一行与第三行的距离为5.548077 2、曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离计算方法了。

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    相似度计算——欧式距离

    欧式距离计算 在二维空间下欧式距离计算公式 欧式距离计算实现 用Python实现欧式距离计算时,可以使用numpy.linalg.norm()函数来计算欧式距离,示例代码如下: import numpy...在计算欧式距离时,可以用来计算向量之间的差异。...(norm_x) 欧式距离的相似度计算应用 欧式距离在聚类分析、机器学习、推荐系统和图像识别等领域中的相似度计算有应用。...如在聚类分析中,欧式距离可以用来衡量数据点之间的相似度,依据欧式距离将数据点分组成簇。 又如在机器学习中,欧式距离被用来计算特征向量之间的相似度。...既然本文章说的是欧式距离在相似度计算的应用,那么我们肯定就可以用欧式距离来衡量每对学生之间的成绩差异,从而找出成绩较为接近的学生。

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    HDFS网络拓扑-节点距离计算

    节点距离计算节点距离计算是指计算集群中任意两个节点之间的距离。在Hadoop中,距离通常是基于网络拓扑计算的。节点之间的距离可以用不同的度量方式进行计算,例如网络延迟、带宽和吞吐量等。...节点距离计算方式通常是基于网络拓扑树结构进行计算。Hadoop中定义了一组规则来计算节点之间的距离。首先,节点之间的距离根据它们所在的机架来计算。如果两个节点在同一机架上,则它们之间的距离为1。...计算节点距离的代码示例下面是一个Java代码示例,它演示了如何使用Hadoop API计算两个节点之间的距离。...接着,我们根据输入的源节点和目标节点获取它们对应的DatanodeDescriptor对象,并使用Hadoop中定义的距离计算规则计算它们之间的距离。...最后,我们输出计算结果,告诉用户源节点和目标节点之间的距离

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    距离看GPU计算

    在前面文章中,我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。...在接下来的文章中,我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似,笔者会采用自上而下,从抽象到具体的方式来论述。...这种远超CPU的计算吞吐和内存带宽使得GPU不只是在图形领域独领风骚,也开始涉足其它非图形并行计算应用。...2006年,Nvidia破天荒地推出CUDA,作为GPU通用计算的软件平台和编程模型,它将GPU视为一个数据并行计算的设备,可以对所进行的计算分配和管理。...有了以上一些改进和其他措施,终于GPU作为通用计算平台慢慢脱离原始阶段,开始成熟起来,成为大规模并行计算市场的主力军。

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