euclidean-distance

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CVSファイルに格納されている2つの座標の距離を計算します。 CVSファイルには、それぞれX座標とY座標の2つの列があります。これらの保存された点の間にEuclidean Distance Formulaを適用し、その結果をコンソールに出力したいと考えています。同じものについては、CVSファイルのポイントを配列として取得し、その配列をコンソールに出力し、Distance Formulaを適用した

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ユークリッド距離を使ってデータのクラスを予測するK-nn R

ユークリッド距離を使ってデータのクラスを予測する学習セットにk-nnを適用したいと思います。は、私はあなたがclassパッケージにknn()機能を試すことができ、この方法

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単一の点からの距離

私はある点からユークリッド距離行列を生成しようとしています[1,1]。これは私が持っているものですが、意図したとおりに動作しません： a=rand(10,10); a=sort(a); %sort example matrix it should be visible that distances should get bigger and bigger a=pdist([ones(size(

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2つの巨大なCSR行列の行間のユークリッド距離を求める

私は2つの疎な行列AとBを持っています.Aは120000 * 5000でBは30000 * 5000です。私は、Bの各行とAのすべての行との間のユークリッド距離を求め、次にBの選択行までの最短距離を持つAの5行を見つけ出す必要があります。メモリエラー。 Aの各行に対して、（x_b-x_a）^ 2を5000回計算し、それらを合計してsqrtを取得することは明らかです。このプロセスは11日のように非常

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dist（）は実際に何を計算していますか？

私は、データフレーム、tmpを持っている： class x y 1 A -2.8959969 -0.3192259 2 B -0.2401775 0.5801373 私はdist(tmp, method="euclidean", diag=TRUE, upper=FALSE, p=2)を計算し得た： 1 2 1 0.000000 2 3.434144 0.000000

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ベクトルと点の距離

私は点point=[x y]とベクトルvec=[X Y]を持っています。XとYは多くの点でx、yの値を含むベクトルです。私は次のコードでpointからvec内のすべての点のユークリッド距離を計算しています diff=vec-point; squared=diff.*diff; distances=sqrt(sum(squared,2)); 私はpdist()機能を見てきまし

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平均二次元ユークリッド距離の高性能計算

次元の位置行列Pがあります。最初の列にはxの値が含まれ、2番目の列には対応するyの値が含まれています。私はポジションの長さの平均が欲しい。私はこれまでのところ、これを行っている方法は、次のコードである： avg = sum(sqrt(P(:,1).^2 + P(:,2).^2))/10); 私は積分関数integral2は、より速く、より正確に、このタスクのためにあることを言われてきました。

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ユークリッド最小スパニングツリーとドローネ三角形分割

2次元平面上の点集合間のユークリッド距離に基づいて、最小スパニングツリーを計算します。私の現在のコードは、すべてのエッジを格納し、最小スパニングツリーを取得するためにPrimのアルゴリズムを実行します。しかし、私はこれを行うにはすべてのエッジのためにO(n^2)スペースを取ることを認識しています。最初にこの点集合のdelaunay三角測量を計算してから、PrimとKruskalのアルゴリズムを実

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類似性メトリック

ユークリッド距離ダイナミックタイムワーピング、編集距離：ペナルティDISSIM、シーケンス重み付きアラインメントモデル、空間組立距離。異なるメトリックを調べようとしています。しかし私には質問がありました：時系列的に類似性を与える他の指標がありますか？私は、フィーチャ間の類似性メトリックを計算するだけでなく、フィーチャを受け取った順に時系列に並べるものを探していますか？例えばのために：我々は