distance-matrix

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私はすべてのドキュメントの間の距離を距離の行列に格納しようとしています。これは私のコードです： dists = [] #a matrix of distances i=0 for row in self.matrix: current_row = row document_distances = [] # build list with p

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どのように類似性マトリックスとインデックスを含むクラスタ？

Iは、それぞれIDが変数ATTR1、ATTR2とattr3で観察され、このようなパンダのデータフレーム、を有する： ID attr1 attr2 attr3 20 2 1 2 10 1 3 1 5 2 2 4 7 1 2 1 16 1 2 3 28 1 1 3

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dist（）の複雑さは何ですか？

私はdistの機能をRで使いました。私はその時間の複雑さを疑問視しています。私は、階層的クラスタリングが時間複雑さがN^2*logNであることを知っています。そして、階層的クラスタリングは、階層的クラスタリングを適用する前に、距離行列が必要であることをRの中で以下のように2つの部分から構成されている。私はこれがN^2の複雑さを取ると思いますか？マトリックスXがN行P列を有する場合

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距離行列を使用して自然クラスター数を生成する方法は？

私は距離行列1609 * 1609を持ち、距離範囲は0〜1です。この行列を使ってナチュラルクラスター数を得る方法は？私はspssに特定の数のクラスタを生成することができるTwoStepクラスター関数があることを知っていますが、入力は変数リストでなければなりません。私は距離行列しか持っていないので、私はSPSSでTwoStepクラスタを使うことはできないと思います。 Rにhclustを使用しようと

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訪問先、親、距離のベクトルのみがある場合は予約注文ツリーウォーク

primのアルゴリズムを隣接行列グラフに実装しました。このアルゴリズムの結果は、visited,parentおよびdistanceベクターの3つのベクトルである。アルゴリズムvisited[i] == trueの最後には、すべてi = 0..N-1です。 parent[i]はiの親であり、distance[i]はparent[i]からiまでの距離です。ここで、これらの3つのベクトルを考えて、深さ

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newick文字列形式の距離行列を系統樹に変換する

FASTAファイルを読み込んで距離行列を作成しましたが、今はnewick文字列形式の系統樹を生成する関数を書くように求められています。関数は1つの引数に距離行列をとります。あなたはいくつかのコードで始めて助けてください。フォーマット例：プリント（UPGMA（エドワーズ））（E：17.00、（（（（F：0.50、B：0.50）：5.75、G：6.25）：2.00、（ D：4.00、A：4.00

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座標リストからの距離行列の作成R

私は、以下の構造を持つ2000以上のファームの座標位置のリストを持つcsvファイルを持っています。 FarmID | Latidue | Longitude | ------ |---------|-----------| 1 | y1 | x1 | 2 | y2 | x2 | 3 | y3 | x3 | .......私はすべてのファームのペア間の距離を

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距離行列の重回帰係数（MRM）のブートストラップ係数

MRM係数の頻度分布を推定して95％CIを生成したいと考えています。以下は初期コードです library(ecodist) dat=data.frame(matrix(rnorm(3*25),ncol=3)) names(dat)<-c('Pred','Var1','Var2') mod<-MRM(dist(Pred) ~ dist(Var1) + dist (Var2), data=dat

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平均xy点（条件付き距離）

私は点のxy座標を持っており、平均点の使用距離を作っています。私のデータはqqの名前と私はdist機能を使用して距離行列を取得され qq X Y 2 4237.5 4411.5 3 4326.5 4444.5 4 4382.0 4418.0 5 4204.0 4487.5 6 4338.5 4515.0 mydist = as.matrix(dist(qq))