ランク付けして一番近いポイントを見つける

私は、次元ベクトルとの距離に応じてランク付けする必要があるN x D次元の特徴を持っています。再帰的に適用することなく、Pythonでそれを実装する速い方法argmin？ランク付けして一番近いポイントを見つける

ありがとうございます！本当に簡単

2011-06-20 JustInTime

[最も近い点の問題のペア]を見てください（http://en.wikipedia.org/wiki/Closest_pair_of_points_problem） – inspectorG4dget

何かがSquared Euclidean Distanceであり、それは、実装は次のようになります：

Fは機能や tターゲットベクトルです

In []: F= randn(5, 3) 
In []: t= randn(1, 3) 
In []: ((F- t)** 2).sum(1) 
Out[]: array([ 8.80512, 4.61693, 2.6002, 3.3293, 12.41800])

。したがって、順位は次のようになります。

In []: ((F- t)** 2).sum(1).argsort() 
Out[]: array([2, 3, 1, 0, 4])

、あなたのケースでより多くのを記述することができます場合は、Mahalanobis distanceなどのより適切な措置を、そこに存在する可能性があります。

2011-06-20 15:02:59 eat

@unutbu：明らかに編集しましたが、違いはわかりません。 29人の削除されたキャラクターは何でしたか？ありがとう – eat

私は1から5までの範囲のマトリクスを期待していましたが、どの点がどれくらい近くにあるかに応じて。これは私が正確に求めるものではありません。 – JustInTime

@eat：申し訳ありませんが、私は何をしたのかメモを残しておくべきでした。リンク（http://en.wikipedia.org/wiki/http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distanceのようなもの）が壊れていました。 – unutbu

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