欧式距离算法
k- means算法是什么意思?
因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。处理流程：1、从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心。2、根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分。3、重新计算每个（有变化）聚类...
欧式距离是指什么?
在多维空间中，两点之间的距离可以通过计算它们各个维度上的差值的平方和的平方根来得出。欧式距离的应用非常广泛，例如在机器学习和数据挖掘领域，可以用于评估数据点之间的相似性和差异性，以及用于分类和聚类的算法中。此外，在计算机视觉和自然语言处理等领域中，欧式距离也被广泛应用在各种算法和模型中。...
什么是法线式距离
在二维或三维空间中，当我们需要计算一个点到一条直线的距离时，可以用法线式距离来计算。法线式距离在数学中应用广泛，特别是在计算几何、计算机图形学和机器学习等领域。在计算机视觉中，我们可以用法线式距离来检测图像中的直线，并计算它们之间的距离。在机器学习中，法线式距离常用于聚类算法中的距离...
平方欧式距离
平方欧式距离计算公式是机器学习中最重要的距离度量之一。它不仅可以帮助我们分析数据，更为重要的是它可以被用于各种机器学习算法中，如K-最近邻算法、支持向量机等。平方欧式距离计算公式也是监督学习和无监督学习中最常用的距离度量之一。使用平方欧式距离计算法可以更好地测量数据点之间的距离和相似度，...
knn算法的分类原理有()。
即它没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了。 具体是每次来一个未知的样本点，就在附近找K个最近的点进行投票。KNN算法的实现就是取决于，未知样本和训练样本的“距离”。我们计算“距离”可以利用欧式距离算法：求出K个最相近的元组后，...
如何用Excel计算欧式距离
1、先新建立一个表格。2、我做个表格，随便输入一些坐标。3、其实平方就“shift+6”然后输入一个“2”，输入后如图就是这样的“^2”。4、其实开方就“shift+6”然后输入一个“（1\/2）”，输入后如图就是这样的“^（1\/2）”。5、完整的计算公式如图。6、看看效果。
机器学习 海明距离和欧式距离怎么计算的
在信息编码中，两个合法代码对应位上编码不同的位数称为码距，又称海明距离。两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。一个有效编码集中,任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。海明距离的几何意义：n位的码字可以用n维空间的超立方体的一个顶点来表示。两...
kmeans中的k的含义
这里我用很好这个词来形容,实际上在真正处理的过程中是有一定的判别准则的。kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。手肘法的...
距离多远?
小明一分钟走40米，小华一分钟走32米。 问：（1）小明几分钟走到学校？ 120÷40=3（分钟）答：小明3分钟走到学校. （2）小华家离学校有多远？一般都会用200+120来算，可我们忽略了另一种算法，不一定小华家离小明家近，说不定离学校近，所以有两种算法。要一一列举出来： 1.120+200=320（米...
极坐标两点的距离算法
极坐标两点的距离算法：在平面内取一个定点O， 叫极点（极坐标），引一条射线Ox，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点M，用ρ表示线段OM的长度，θ表示从Ox到OM的角度，ρ叫做点M的极径，θ叫做点M的极角，有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标，...
新丰县消风回答： 欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离,两个向量之间的欧氏距离计算公式如下:其中X,Y分别是m维的向量. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有...
柳雪18733366712问： 如何计算图像中两点(象素)之间的距离 - ？
新丰县消风回答： 可以根据坐标系的方法来计算图像中两点之间的距离. 设图像两点坐标为M点(x1,y1),N点(x2,y2),² 那么两点距离就是:MN=√【(x2-x1)²-(y2-y1)²】. 例如:x1=4,y1=2,x2=7,y2=6, 那么这两点之间局离为:√【(7-4)²-(6-2)²】=5....
柳雪18733366712问： 请教怎么计算两个20*10的矩阵的欧式距离,用matlab？
新丰县消风回答： 如果定义两个矩阵分别为a,b 则定义c=(a-b).^2 所求距离d=sqrt(sum(c(:)))
柳雪18733366712问： 用SPSS如何计算欧式距离 - ？
新丰县消风回答： 搜索到一个,你可以去看看 http://www.spssbj.com.cn/bs/index.php
柳雪18733366712问： 有人研究过matlab中的快速计算欧式距离的函数eudist2吗,进来看看 - ？
新丰县消风回答： 直接把坐标带进去你采用的距离公式就行了. 最简单的是二维的的欧式距离公式.举个例子吧 a=[1,2]; b=[2,1]; juli=sqrt((a(1)-b(1))^2+(a(2)-b(2))^2);
柳雪18733366712问： K - means的介绍 - ？
新丰县消风回答：K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.
柳雪18733366712问： pca算法为什么要 采用欧氏距离计算 - ？
新丰县消风回答： 我把训练样本和测试样本的数据用PCA降维后,直接用欧式距离计算训练向量和测试向量的距离,发现准确率一点都不比LDA差.LDA的主要优点是不是在于降维?
柳雪18733366712问： 机器学习 海明距离和欧式距离怎么计算的 - ？
新丰县消风回答： 看到了就回答下,虽然百度百科应该都有,楼主大概也已经解决了海明距离是序列相同位置上数据不同的个数,比如abc和acb,海明距离是第二位和第三位不同,海明距离是2.欧氏距离就是空间点距离,v0=(a0,b0,c0), v1=(a1,b1,c1),则欧氏距离是sqrt( (a0-a1)^2+(b0-b1)^2+(c0-c1)^2)这些距离和机器学习应该是独立的,机器学习要用它们,就要把数据转换成它们能计算的格式
柳雪18733366712问： matlab中有没有直接计算地球上两点之间弧度距离的命令,已知两点经纬度. - ？
新丰县消风回答： 有,distance函数dist = distance(lat1,lon1,lat2,lon2); 例如: 从43°N,126°E到25°N109°E的距离是: distance(43,126,25,109)/180*pi*6370 结果是: 2.531050158587113e+003(km) 扩展资料: 注意事项 pdist函数 调用格式:Y=pdist(X,'...
