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所以我有一个数组，给定了某一行，我想用欧几里得距离法输出最相似的行？我知道它是在scipy.spatial.distance中实现的，但是我不知道如何实现它！4, 1, 4], [7, 2, 9, 9, 8]])
将输出最相似的行为
浏览 7提问于2021-05-26得票数 0
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我计算了两个距离矩阵：X使用度量f1定义每个对象对之间的距离，以及Y -使用度量f2。现在，我想了解如果两个对象在度量f1中是相似的，那么它们也按照度量f2相似。我该怎么做呢？例如，我们可以讨论文章，f1可以是Jaccard距离，度量两篇文章共有多少标记，而f2可以是欧几里得距离，测量两篇文章的单词向量之间的距离。现在我想了解的是蓝色物体的两个对象是否很大，或者带有“种族主义”标签
浏览 0提问于2020-04-17得票数 1
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我有一个大的无害数据库表，其中包含数据数组(以二进制形式保存)。该表仅按时间戳进行索引。我会分批查询(mysql ss游标)，对于每一个批处理，我将数组转换为浮动并计算欧几里得距离，如下所示：其中y是我用来找最接近的数组。X是mysql数组的列表。
它的工作很好，除了它是缓慢的长问题。因此，我想问一些建议，如何只选择与目标数组最近的数组，并且与查询非常不同。我想我应该在解析
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
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我想使用一个数组列表来计算欧几里得距离。names, data)))num = [np.array([-1, 2]), np.array([3, 2, -1])]
num 我要做的是遍历并计算数据帧第一列中的每一行和列表num中的第一个数组之间的欧几里得距离，第二列中的每一行都有第二个数组，依此类推。row, num) 这给出了错误： ValueError
浏览 4提问于2020-12-18得票数 0
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我有两个数组，A和B，形状分别为(m, 2)和(n, 2)，带有n >> m。在我的例子中，是n = 8013和m = 71。每个阵列的每一行(x, y)以像素为单位表示天文图像中的点源的坐标。A中的所有行都与B中的某些行的值非常接近，但并不完全相同。在某些情况下，区别是一些小数，在另一些情况下，可能是一个或两个整数，例如，A中的一行是(1158, 1304.8974)，而B中的对应行是(1160, 13
浏览 21提问于2020-08-06得票数 1
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coord_list是一个具有x和y坐标的数字数组，用于某些城市。现在，我想在两个独立的数字数组中为每个城市找到所有最近的邻居的两个索引，但也要找到半径内所有最近的邻居的距离。我得到了索引，但我找不到任何方法来获得距离。我试着使用distance.cdist(coord_list，coord_list，‘欧几里得’)，但我不知道如何使用ind来获得距离dist的正确距离。
浏览 1提问于2019-02-06得票数 0
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我想使用k均值聚类(机器学习)对solr lucene中的文档进行聚类。文档通常有很多字段，有些是文本字段，有些是用于进行地理空间距离的位置(lat和long)。Solr提供了一种方法，可以根据索引中的特定字段(包括geo空间字段(使用solr查询表示))查找两个文档之间的得分(距离)。有没有办法利用这个“自定义距离”来做k均值算法？只想详细说明一下“自定义距离”，通常给出一个“维数1”的X值，而在另一个文档
浏览 1提问于2014-01-07得票数 1
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使用SIFT搜索图像数据库
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使用SIFT从成千上万的图像集合中找到最匹配的图像，而不是确定两个图像的相似程度，这是否可行？换句话说，SIFT是可扩展的吗？例如，使用SIFT为一批图像生成关键点，将这些关键点存储在数据库中，然后查找到为“查询”图像生成的关键点的欧几里德距离最短的关键点，这是否可行？计算欧几里得距离时，是否会忽略关键点的x、y、比例和方向部分，而仅查看描述符？
浏览 2提问于2011-03-02得票数 9
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我使用sklearn.cluster.KMeans运行了一个kmeans算法，其中我将结果保存在对象kmeans_results中。0.65602688, 0.20304053, 0.01066663],我想计算这4个点之间的距离，并选择最小的一个，连同它们的“标签”(其中标签只是数组索引)。理想的输出应该是：“距离</e
浏览 3提问于2020-09-07得票数 1
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我希望能够使用机器学习的一个专栏。我读过没有监督的模型，如K-均值，不能处理二进制形式的数据，因为距离度量仅在0到1之间，因此无法提供有效的集群。是否还有其他模式能充分发挥作用？
浏览 0提问于2023-01-30得票数 0
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众所周知，对于OpenCV中的跟踪对象，我们可以使用：
也就是说，我们在当前帧中找到最相似的对象，但不是最接近先前位置的对象(如果我们知道的话)。例如，考虑到两者的重量，而不仅仅是汉明距离，我们如何才能同时匹
浏览 8提问于2015-07-08得票数 0
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因此，我的elasticsearch索引包含500万个字符串，例如："hello"，"how are you"，"hi“。这只是我的机器人的一个短语。那么，如何创建Java Elasticsearch查询来查找最相似的字符串呢？ 例如：“你好吗，丹尼？”->“你好吗”。 我试过模糊搜索，但它对我来说不是正确的。我见过的最好的实现是: postgres trigram与Levenshtein距离，但在500万个字符串中，它的运行速度很
浏览 36提问于2019-06-18得票数 0
然而，我没有发现与我类似的案例。我有一个20个节点的坐标矩阵。我想计算这个集合中所有节点对之间的欧几里得距离，并将它们存储在成对矩阵中。例如，如果我有20个节点，我希望最终结果是一个矩阵(20,20)，每个节点对之间的欧几里德距离值。我尝试使用for循环遍历坐标集的每个元素并计算欧几里得距离，如下所示：
ncoord=numpy.matrix('3225 318;2387 989;1228 2335;57[i
浏览 4提问于2015-02-24得票数 10
基本上，我所需要的就是使用Lucene或Solr这样的服务器对提取管道(用Python编写)中的图像特征进行索引，并基于索引特征的欧几里德距离执行一些检索任务。
浏览 3提问于2014-11-16得票数 0
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我正在尝试在Weka中实现余弦距离，但进展不是很顺利。看起来我必须实现很多东西才能获得一点收获。我尝试遵循欧几里得距离实现，但它没有直接实现接口，而是扩展了NormalizableDistance。除此之外，我尝试使用K-means++和我的"cosine to be“实现，但它崩溃抛出了索引越界异常。
我如何实现余弦距离，以便仅从代码中使用它，我不需要所有与GUI相关的函数？
浏览 3提问于2015-06-16得票数 2
我正在尝试从头开始编写最近邻算法，但遇到了一个问题-我的算法只给出了训练集的一行/点的最近邻居的索引/分类。我仔细检查了代码的每一部分，发现问题出在我的欧几里得距离函数上。它只给出一行的结果。这是我为欧几里得距离写的代码： def euclidean_dist(r1, r2): for j in range(0, len(r2)-1): return dist**0
浏览 19提问于2021-10-14得票数 0
我有一个numpy数组，其中包含矢量化数据。我需要比较每一个向量(数组中的一行)、欧几里得距离和每一行的距离。) 我知道这是一个索引问题，在另一个循环中我需要另一个索引或递增的索引，但不知道如何构造它。
浏览 4提问于2021-05-21得票数 0
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关于维度的诅咒
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基本上，我的理解是，在更高的维度中，所有的点最终都会彼此非常接近。这是正确的吗？那么，在这种情况下，您如何判断是否有匹配呢？
浏览 6提问于2010-05-16得票数 4
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我在处理数据流中的离群点检测。我正在寻找一种方法来总结我的数据并获得重要的统计数据，如均值和方差等。我想知道集群特性或微集群是否合适。
浏览 0提问于2019-12-22得票数 0
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我想要做的是:用户在地图上选择起点和目的地，然后根据他们的坐标，我想从地图上的位置列表中显示最近的点位置。我有一个简单的Sqlite数据库，其中包含可能位置的经度、纬度和名称。我做了一些研究，我发现了：
}catch(SQLException sqle){
finally{}
下面是PointC
浏览 0提问于2010-10-21得票数 6
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