nearest-neighbor

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    Long Latを使用してSQL Serverで最も近い点を見つけるのに問題があります。 longituedとlatitudeパラメータを渡して、その領域の最も近いポイントを見つけるために使用します。 また、ジオメトリ関数を持つすべてのテーブルを選択する方法はありますか?

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    matlabのrangesearch関数を使用して最近傍点を探しています。私はこれを長い間行ってきましたが、今私はいくつかの未知の問題に直面し始めました。 私は以前に巨大なサイズ(6Mil)でrangesearchを実行して成功しました。今私は0.3Mのためにそれを実行しようとしていた、それは永遠にかかるとそれは〜50GBのメモリを消費します。誰でも助けてくれますか? 私はテストファイルhereを

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    私は行列のサイズがm x nであり、これは長さがの1次元配列Nとして保存されています。この配列の各セルには、データポイントのIDである整数変数が含まれています。すべてのセルの整数変数の量は時間とともに変化します。 N[0] = {1,4,5,7} N[1] = {2,9,3,1,7,4} N[2] = {7,1,3,9,8} N[3] = {6,4,2} ... 私はいくつかの指標id

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    Point_set_2データ構造を使用して、クエリポイントの最近傍点を検索します。近傍のインデックスを取得します。次のコードを使用しましたが、info-がエラーを生成します。 Iはまたthis postを見ているが、私の優先順位は、Point_set_2方法で使用している: #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h

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    私は400K対300の行列を持っています。 私は、約20個の近傍を持つから、最近傍のグラフ(行列)を作成したいと考えています。 私は何を試しましたか? 私はscikitを使って最近隣のAPiを学習しましたが、時間がかかりすぎています。 30分も経っても応答がありません。 私はPythonを使用するように拘束されていますが、どのように問題を解決できますか?どんな解決策も歓迎されるでしょう。ありがとう

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    私はPythonとMachine Learningの新機能ですが、私はMortgage価格の予測モデルを構築するために取り組んできました。私が苦労しているところでは、K-Nearest Neighborアルゴリズムを使用して機能を作成しています。私が達成したいものを、私はの仕組みを理解する方法をここで です: 私は2つのデータファイルがあります(/緯度などの販売住宅ローンと私は同じ機能を持って、両

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    ランダムな超平面を使って高次元で最近傍探索に関するいくつかの解法を読みましたが、バケットの仕組みについてはまだ混乱しています。私は100次元のベクトルと100万のクエリの形で100万の文書を持っています。各クエリについて、コサイン類似度に基づいて最も近い隣を見つける必要があります。ブルートフォースのアプローチは、クエリのcosineの値をすべて1億のドキュメントで見つけ、値が1に近いものを選択する

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    私はUbuntu 14.04の32ビットVMを持っていて、デフォルトのPython 2.7を使用しています。スクリプトが正常に実行され、私も出力を取得しながら、 import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors X = np.array([[28273, 20866, 29961, 27190, 31790,

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    ANN:おおよその最近傍検索。 私はwindows-10 64ビットシステムでQTクリエータを使用しています。私はVisual Studio2015でANNの公式サイトからソースファイルをコンパイルし、サンプルを正常に実行し、同じ環境でテストしました。それはまた私がdllとlibファイルを得る方法です。 しかし、ライブラリをQT作成者に追加しようとしましたが、失敗しました。私は外部ライブラリと内部