以时间为单位的k=1最近邻距离 - 腾讯云开发者社区

as the following image collection: NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值...该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统的一部分，并产生本数据集所使用的二级数据（球面谐波场）。输出包括重力场和用于计算它们的纠偏场的球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数，结果可能略有不同。...对大多数用户来说，建议使用所有三个数据集的平均值。更多的细节请见供应商的选择解决方案页面。注意由于GRACE观测的采样和后处理，小空间尺度的表面质量变化往往被削弱。...由球面谐波Level-2数据处理的GRCTellus陆地网格不适合准确量化格陵兰岛或南极洲、冰川和冰盖的冰量变化。对于这些地区，建议使用JPL的mascon解决方案，可作为以下图片集。

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Google Earth Engine——GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值。该数据集所包含的数据是以 “等水厚度 “为单位，以厘米为单位

GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值。该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。...该数据集利用空间和时间上的先验约束，以等面积的3°x3°球盖质量浓度（mascon）函数来估计全球每月的重力场，以尽量减少测量误差的影响。没有对数据进行额外的经验性去分化过滤。...这个数据集的一个版本，在后处理步骤中应用了海岸线分辨率改进（CRI）过滤器，以分离每个陆地/海洋mascon中的陆地和海洋部分的质量。...这些数据以1/2度的纬度网格表示，但它们代表了3x3度的等面积上限，这也是JPL-RL05M目前的原始分辨率。.... -370.43 139.04 cm uncertainty 1-sigma uncertainty for each 3-degree mascon estimate.

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教程从头开始在Python中实现k最近邻居

k近邻法（或简称为kNN）是一种易于理解和实现的算法，也是一种功能强大的工具。在本教程中，您将学会使用Python（2.7）从零开始实现k近邻（k-Nearest Neighbors）算法。...问题是由三种不同种类的鸢尾花的150个观察结果组成。给定的花有4种测量值：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度，全部以厘米为单位。...如何在Python中实现k近邻算法本教程分为以下几个步骤：数据处理：从CSV文件导入数据集并分割成测试/训练数据集。相似度：计算两个数据实例之间的距离。近邻：找到k个最相似的数据实例。...这是必要的，以便我们可以在训练数据集中为测试数据集的给定成员定位k个最相似的数据实例，从而进行预测。考虑到花朵的四种测量属性都是数字类型的，并且具有相同的单位，我们可以直接使用欧几里得距离度量。...另外两个思路包括支持与预测的k个最相似实例的距离加权和用于搜索相似实例的更高级的基于数据树的结构。

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AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（上）（附PDF下载）

由于哈希方法可以在保证正确率的前提下减少检索时间，如今哈希编码被广泛应用在各个领域。本文是关于大数据近似最近邻搜索问题中应用哈希方法的综述。文章分为两部分，本篇为第一部分。...当数据库中的信息量较少的时候，我们可以使用最简单有效的穷尽搜索方式，即：将数据库中的点与查询点一一比较欧式距离，最终根据距离的大小排序。时间复杂度为线性复杂度 ? ， ? 和 ?...为近似误差， ? 为某种距离函数。早期被大量使用的是通过各种树形结构对特征空间分割的方式，最经典的以K-D树为代表。...，其中每个行向量代表一个 m 维的点，共 n 个点。哈希编码就是采用某种映射的方式将矩阵 D 映射为二进制矩阵 ? ，矩阵中每个值为二进制0或1，k 为二进制的码长。对于查询点 ?...从（2，1）中，我们可以看出一个哈希函数可以将数据点投影为一位，如果想要获得 k 位哈希码，我们需要 k 个哈希函数。各个传统哈希方法之间的区别主要在于投影矩阵 W 的计算上。

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机器学习的敲门砖：kNN算法（下）

比如：在两个样本中肿瘤大小的分别为1cm和5cm，发现时间分别为100天和200天，那么在求距离时，时间差为100、大小差为4，那么其结果会被时间所主导，因为肿瘤大小的差距太小了。...例子：采用常规的构建方式，以二维平面点(x,y)的集合(2,3)，(5,4)，(9,6)，(4,7)，(8,1)，(7,2) 为例结合下图来说明k-d tree的构建过程：构建根节点时，此时的切分维度为...以(3,5)为圆心，其到(7,2)的距离为半径画圆（多维空间为超球面），可以看出(8,1)右侧的区域与该圆不相交，所以(8,1)的右子树全部忽略。...以(3,5)为圆心，其到(5,4)的距离为半径画圆，发现(7,2)右侧的区域与该圆不相交，忽略该侧所有节点，这样(7,2)的整个右子树被标记为已忽略。...遍历完(5,4)的左右叶子节点，发现与当前最优距离相等，不更新最近邻。所以(3,5)的最近邻为(5,4)。 ?

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机器学习的敲门砖：kNN算法（下）

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最近邻搜索|Nearest neighbor search

[1] 应用最近邻搜索问题出现在许多应用领域，包括：模式识别–尤其是光学字符识别统计分类–参见k-最近邻算法计算机视觉计算几何–参见最近的点对问题数据库–例如基于内容的图像检索编码理论–见最大似然解码...对于恒定维度查询时间，平均复杂度为 O(log N ) [4]在随机分布点的情况下，最坏情况复杂度为 O ( kN ^(1-1/ k )) [5] 或者，R-tree数据结构被设计为支持动态最近邻搜索上下文...在实践中，该技术对knn问题的平均搜索时间为 O ( 1 ) 或 O ( K ) - 应用于现实世界立体视觉数据时的最近邻问题。...k-最近邻 k-最近邻搜索识别查询的前k 个最近邻。这种技术通常用于预测分析，以根据其邻居的共识来估计或分类一个点。k最近邻图是其中每个点都连接到它的k 个最近邻的图**。...近似最近邻在某些应用程序中，检索最近邻居的“正确猜测”可能是可以接受的。在这些情况下，我们可以使用一种算法，该算法不能保证在每种情况下都返回实际的最近邻居，以换取提高速度或节省内存。

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k-近邻算法

《机器学习实战》一书介绍的第一个算法是k-近邻算法。简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。...k-近邻算法实现上也比较简单，以分类任务为例，首先是准备训练样本，训练样本都存在标签，也就是我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。...输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，选择k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处。...从前面的分析可以看出，k-近邻算法没有显式的训练过程，在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。这个算法存在两个关键点： k值如何选择。...为了避免某个属性的取值范围过大，从而对整个距离的计算影响太大，可以采用数值归一化，将取值范围处理为0到1或-1到1之间，最简单的公式就是： newValue = (oldValue - min) / (

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2025-01-17：构成整天的下标对数目Ⅰ。用go语言，给定一个整数数组 hours，其中每个元素表示以小时为单位的时间，要求

用go语言，给定一个整数数组 hours，其中每个元素表示以小时为单位的时间，要求返回一个整数，表示满足条件 i 为 24 的整数倍的下标对 (i,...这里，整天被定义为时间持续的时长是 24 小时的整数倍。例如，1天为24小时，2天为48小时，3天为72小时，以此类推。 1 1.首先，创建一个长度为 24 的数组 m，用于记录每个小时数模 24 的次数。 2.将第一个小时数小时数模 24 的出现次数加一，即 m[hours[0]%24]++。...8.返回 ans，即可得到符合条件的下标对数量。总的时间复杂度为 O(n)，其中 n 为 hours 数组的长度，因为需要遍历整个数组一次。...总的额外空间复杂度为 O(1)，因为所需的额外空间是固定大小的数组大小与常数变量。

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深入理解KNN扩展到ANN

更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。...由上，可以总结出KNN算法有距离度量、 K值的选择和决策方法等三个基本要素，如下分别解析： 1.1 距离度量 KNN算法用距离去度量两两样本间的临近程度，最终为新实例样本确认出最临近的K个实例样本（...2.1 暴力搜索法 KNN实现最直接的方法就是暴力搜索（brute-force search），计算输入样本与每一个训练样本的距离，选择前k个最近邻的样本来多数表决。...以目标点为圆心，以目标点到叶子节点样本实例的距离为半径，得到一个超球体，最近邻的点一定在这个超球体内部。...>，但（4,7）与目标查找点的距离为3.202，而（5,4）与查找点之间的距离为3.041，所以（5,4）为查询点的最近点；以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如下图所示。

1.3K3 0

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（21）——分类之KNN

K近邻分类方法通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类元组就属于哪个类别。...给定一个测试样例，我们可以计算该测试样例与训练集中其它数据点的距离（邻近度），给定样例z的K最近邻是指找出和z距离最近的K个数据点。...之间的距离（或相似度），以确定其最近邻列表 ? 。如果训练样例的数目很大，那么这种计算的开销就会很大。然而，高效的索引技术可以降低为测试样例找最近邻时的计算量。...是指示函数，如果其参数为真，则返回1，否则返回0。在多数表决方法中，每个近邻对分类的影响都一样，这使得算法对K的选择很敏感，如图2所示。降低K的影响的一种途径是根据最近邻 ?...除非采用适当的邻近性度量和数据预处理，否则最近邻分类器可能做出错误的预测。例如，我们想根据身高（以米为单位）和体重（以斤为单位）等属性对一群人分类。

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...通过二叉搜索，顺着搜索路径很快就能找到最邻近的近似点。而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...但（4,7）与目标查找点的距离为3.202，而（5,4）与查找点之间的距离为3.041，所以（5,4）为查询点的最近点；回溯查找：以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如下图所示。...（5,4）要近，所以最近邻点更新为（2，3），最近距离更新为1.5；回溯查找至（5,4），直到最后回溯到根结点（7,2）的时候，以（2,4.5）为圆心1.5为半径作圆，并不和x = 7分割超平面交割，...答：极大的节约了时间成本．点线距离如果 >　最小点，无需回溯上一层，如果<,则再上一层寻找。 4. 参考文献从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 5.

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PCL中Kd树理论

范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据；K近邻查询是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，就是最近邻查询（nearest...而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...）>，取（4,7）为当前最近邻点，计算其与目标查找点的距离为3.202。...然后回溯到（5,4），计算其与查找点之间的距离为3.041。以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如图5所示。可见该圆和y = 4超平面交割，所以需要进入（5,4）左子空间进行查找。...回溯至（7,2），以（2,4.5）为圆心1.5为半径作圆，并不和x = 7分割超平面交割，如图6所示。至此，搜索路径回溯完。返回最近邻点（2,3），最近距离1.5。

1.1K2 0

K近邻算法

k近邻算法的思想了，最近邻算法是k近邻算法k=1时的一种特殊情况。...基本概念确定一个样本所属类别的一种最简单的方法是直接比较它和所有训练样本的相似度，然后将其归类的最相似的样本所属的那个类，这是一种模板匹配的思想。下图6.1是使用k近邻思想进行分类的一个例子： ?...,c 3.最终的分类结果为argmaxiCi 在这里argmaxiCi表示最大的值Ci对应的那个类i。如果看k=1，k近邻算法退化成最近邻算法。...空间中有两个点x和y，它们之间的距离定义为： ? 这是我们最熟知的距离定义。在使用欧氏距离时应该尽量将特征向量的每个分量归一化，以减少因为特征值的尺度范围不同所带来的干扰。...要保证根号内的值非负，即矩阵S必须是半正定的。这种距离度量的是两个随机向量的相似度。当矩阵S为阶单位矩阵I时，Mahalanobis距离退化为欧氏距离。

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机器学习 | KNN, K近邻算法

k近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。...KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确性并不具备强可推广性。 k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。...输入：训练数据集其中，为实例的特征向量，为实例的类别，输出：实例所属的类（1）根据给定的距离度量，在训练集中找出与最近邻的个点，涵盖这个点的的邻域记作）（2）在）中根据分类决策规则...没有明显的训练过程，它是 "懒惰学习"的典型代表，它在训练阶段所做的仅仅是将样本保存起来，如果训练集很大，必须使用大量的存储空间，训练时间开销为零。...，最常用的就是根据每个最近邻距离的不同对其作用加权，加权方法为设置的权重，该权重计算公式为：距离的倒数。

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【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

医学图像分析：利用模式识别技术分析医学影像，如MRI、CT扫描等，以辅助医生进行诊断。时间序列分析：时间序列模式识别：对时间序列数据进行建模和分析，用于预测趋势、检测异常等。...2 K-近邻法 2.1 研究目的 1.理解K-近邻法的基本原理和核心概念。 2.学习如何使用K-近邻算法进行模型训练和预测。 3.掌握K-近邻法在不同数据集上的应用和调优方法。...对这K个最近邻样本中的标签进行统计，将新数据点分类为出现最频繁的类别（对于分类问题）或计算其输出值的平均值（对于回归问题）。...欧氏距离计算公式为：distance(A,B)=∑i=1n(Ai−Bi)2 确定 K 值： K 是一个用户预先指定的超参数，代表选择最近邻的数量。...对于每个训练集中的数据点，计算与输入向量的距离，更新K个最近邻居。统计K个最近邻居中各类别的频次，选择出现最频繁的类别作为输入向量的类别。

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KNN近邻，KD树

目录 1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 1.2 近邻的距离度量 1.3 K值选择 1.4 KNN最近邻分类算法的过程 2....如此，便形成了下面这样一棵k-d树： ? 对于n个实例的k维数据来说，建立kd-tree的时间复杂度为O(knlogn)。...通过二叉搜索，顺着搜索路径很快就能找到最邻近的近似点。而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...但（4,7）与目标查找点的距离为3.202，而（5,4）与查找点之间的距离为3.041，所以（5,4）为查询点的最近点；回溯查找：以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如下图所示。...（5,4）要近，所以最近邻点更新为（2，3），最近距离更新为1.5；回溯查找至（5,4），直到最后回溯到根结点（7,2）的时候，以（2,4.5）为圆心1.5为半径作圆，并不和x = 7分割超平面交割，

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《机器学习实战》学习笔记：K-近邻算法入门及实战|万字长文

一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。...当然，这些取决于数据集的大小以及最近邻的判断标准等因素。 2.距离度量我们已经知道k-近邻算法根据特征比较，然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签。那么，如何进行比较呢？...3.Python3代码实现我们已经知道了k-近邻算法的原理，那么接下来就是使用Python3实现该算法，依然以电影分类为例。...除此之外，还有其他的度量方法，例如曼哈顿距离。这个参数默认为2，也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1，使用曼哈顿距离公式进行距离度量。...如果为-1，那么CPU的所有cores都用于并行工作。 KNeighborsClassifier提供了以一些方法供我们使用，如图3.7所示。 ?

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kd-tree理论以及在PCL 中的代码的实现

k-d树算法就是要确定图1中这些分割空间的分割线（多维空间即为分割平面，一般为超平面）。下面就要通过一步步展示k-d树是如何确定这些分割线的。 ? ? ?...而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...）的距离为0.1414，然后回溯到其父节点（5,4），并判断在该父节点的其他子节点空间中是否有距离查询点更近的数据点。...以（2.1,3.1）为圆心，以0.1414为半径画圆，如图4所示。发现该圆并不和超平面y = 4交割，因此不用进入（5,4）节点右子空间中去搜索。 ?...临近搜索 //创建一个整数（设置为10）和两个向量来存储搜索到的K近邻，两个向量中，一个存储搜索到查询点近邻的索引，另一个存储对应近邻的距离平方 int K = 10; std::vector

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...如此，便形成了下面这样一棵k-d树： ? 对于n个实例的k维数据来说，建立kd-tree的时间复杂度为O(knlogn)。...通过二叉搜索，顺着搜索路径很快就能找到最邻近的近似点。而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...但（4,7）与目标查找点的距离为3.202，而（5,4）与查找点之间的距离为3.041，所以（5,4）为查询点的最近点；回溯查找：以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如下图所示。...（5,4）要近，所以最近邻点更新为（2，3），最近距离更新为1.5；回溯查找至（5,4），直到最后回溯到根结点（7,2）的时候，以（2,4.5）为圆心1.5为半径作圆，并不和x = 7分割超平面交割，

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k-近邻算法

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