euclidean-distance

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    私はKNNのユークリッド距離を計算する例をたくさん見てきましたが、KNNの評価では分類できませんでした。例えば 私は「非常に近いゲームを」文を持っている どのように私は、文のために、「素晴らしいゲームを」ユークリッド距離を計算するのですか?

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    Apache flinkには、ユークリッド距離を計算するためのライブラリがあります。私は、n次元空間上の距離計算に同じAPIを使用したいと思います。私は3つの特徴を持つ2つのデータセットを持っています。 = {0.1,0.3,0.8} B = {0.2,0.4,0.7} はどのようにこの両者の距離は、Apache FLINKを用いてベクトル算出することができます。

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    私はPandasデータフレームを持っています(下記の小さな例を参照)。観測値(行)間のユークリッド距離を3列(フィーチャ)の値に基づいて計算したい。私はscipy.spatial.distance.pdistを使用しています。 返されたオブジェクト(dist)には、20個の観測値(行)の間に190個の距離が含まれていることを理解しています。 1行目と2行目の距離、1行目と3行目、1行目と20行目の

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    私の先生は私にこれらの質問を宿題として与えてくれました。私はそれを正しく理解しているかどうかわかりません。 次のお客様は、表に示すようにいくつかのDVDを評価しています。ユークリッド距離法を使用して、これらの顧客の類似度を計算します。次に、類似度を重み係数として使用して、各ムービーの加重平均スコアを計算します。他の顧客はデイブに最も類似している ? その顧客の類似度はどのくらいですか? このスキー

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    行列の2つの要素をすべて順番に抽出し、その結果を行列として返して、計算式の答えを返す方法:例えば 、Iは6列の1つの行行列有する:私は上に第2の反復の列と第1の反復における2つ、3及び4を抽出したい [,1][,2][,3][,4][,5][,6] [1,] 2 1 5 5 10 1 を。結果はマトリックスの形でなければなりません。 [1,] 2 1 [2,] 5 5 [3,] 10

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    基本的には2つの引数を入力できるswap関数を持つことができます。最初のものは中点、言い換えれば逆の点、2番目のものは逆の点を求めたい点です。 swap(5,2)に入れば、8が返されます。 考えているのは5-2=3だから5+3=8です。

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    pdistを使用して質問がありましたら、アドバイスをいただければ幸いです。 pdist(D)は、通常、複数次元の距離の合計を返しますが、距離を別々に取得したいと考えています。例えば、データセットSが10 * 2のマトリックスで、別に距離を得るためにpdist(S(:,1))とpdist(S(:,2))を使用していますが、データに多数のディメンションがある場合は非常に非効率的です。これをより効率的に

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    私は、MATLABにx座標とy座標を持つ複数の点(100など)の2次元データセットを持っています。最も近い隣(ユークリッド距離)に従って、あらかじめ定義されたいくつかのポイント(5など)を中心にこれらのポイントをクラスタリングする必要があります。しかし、あらかじめ定義された各点には、その点に関連付けられた点の数に制限があります。例えば、事前定義されたポイント1は、データセットから20ポイントのクラ

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    def closest_centroid(points, centroids): """returns an array containing the index to the nearest centroid for each point""" distances = np.sqrt(((points - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(a