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1
回答
在
python
中
创建
具有
曼哈顿
距离
的
新
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
我需要
创建
一个dataframe,其中包含
具有
相同列
的
两个dataframe之间
的
曼哈顿
距离
,并且我需要每个dataframe
的
索引作为索引和列名,例如,假设我有这两个dataframe: x_train11 2 5 7312 2 2 2index a b c30 2 0 0 因此,列匹配,但大小和索引不匹配,预期
的
数据
帧
将如下
浏览 14
提问于2020-12-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何计算两组
数据
之间
的
距离
r
、
dataframe
、
distance
我有2个
数据
帧
-学习
数据
与L行和测试
数据
与T行。distance2 <- function (x1, x2) { sum(temp * temp) m[ld,td] <- distance2(tes
浏览 0
提问于2012-09-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
计算
距离
度量后
的
返回指数
python
、
pandas
、
machine-learning
、
similarity
给定一个
具有
4个特性和1个索引列
的
DF:我要计算用户输入
的
曼哈顿
距离
。用户
的
输入将由a,b,c,d表示,函数定义如下。现在,我想要找到返回给我
的
最小值,并将其链接回从其来源
的
索引号。
浏览 2
提问于2018-09-27
得票数 0
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1
回答
有没有更有效
的
算法来计算8人拼图游戏
的
曼哈顿
距离
?
python
、
performance
、
heuristics
我目前正在编写一个算法,通过使用
Python
的
A*搜索算法来解决这个8字谜游戏。但是,当我对代码进行计时时,我发现<code>D0</code>需要很长
的
时间。我使用<code>D1</code> for
Python
运行我
的
代码,结果低于程序打印
的
结果。我
的
问题是<code>C2</code>。我已经通过使用Numpy数组而不是
Python
的
浏览 21
提问于2019-03-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何找到
具有
特定
距离
函数
的
Voronoi图?
algorithm
、
distance
、
voronoi
用欧氏
距离
求Voronoi图有很多算法。然而,我还没有找到任何其他
距离
函数
的
算法,例如
曼哈顿
距离
(可能是因为没有实际应用)。你可以
在
维基百科上看到这样
的
例子:
曼哈顿
Voronoi图也由多边形(但不是凸
的
)组成,所以我想可以构造类似于
的
算法。然而,使用更复杂
的
距离
函数,边界将不再是多边形。需要不同
的
数据
结构和算法。是否有任何算法可以找到
浏览 1
提问于2015-12-15
得票数 2
6
回答
何时使用
曼哈顿
距离
,而不是欧几里得
距离
?
machine-learning
、
classification
、
distance
我试图寻找一个很好
的
论点,为什么人们会在机器学习中使用
曼哈顿
距离
而不是欧几里德
距离
。不久后,教授说,由于爬行动物
的
腿数从0到4不等(而其他特征是二进制
的
,只有0到1
的
变化),如果使用欧几里德
距离
,“腿数”特征
的
重量就会大得多。当然,这确实
浏览 0
提问于2017-06-30
得票数 41
1
回答
用于凝聚聚类
的
R
中
的
自定义
距离
度量
java
、
r
、
hadoop
、
machine-learning
、
hierarchical-clustering
我们是否有可能在R
中
为凝聚聚类定义一个自定义
距离
函数?另外,当某个条件不满足时,我希望防止两个集群合并。这在R
中
是可能
的
吗? 此外,当R放在Hadoop上时,是否可以完成所有这些操作?
浏览 0
提问于2012-07-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用
曼哈顿
距离
的
k均值聚类算法?
python
、
k-means
我想使用k均值聚类算法对
python
中
的
足球运动员进行聚类。然而,我只能用欧氏
距离
找到算法,而我更喜欢
曼哈顿
距离
。我
的
数据
集包括大约3000名玩家和20个变量。先谢谢你。
浏览 2
提问于2022-03-10
得票数 0
1
回答
允许
的
启发式修改
algorithm
、
artificial-intelligence
、
path-finding
、
a-star
我目前正在做一个涉及拼图和各种寻路算法
的
项目。拼图使用二维数组表示,并
具有
特定
的
形状因子。二维数组
中
的
每个单元格都有一个跳跃值,这是您可以从单元格向上、向下、向左或向右移动
的
空格数。我正在考虑使用
曼哈顿
距离
作为这个问题
的
一个可接受
的
启发式方法,但我不认为传统
的
曼哈顿
距离
会起作用,因为移动被限制
在
特定
的
移动次数。例如: 2 2
浏览 0
提问于2020-02-17
得票数 1
3
回答
A*
曼哈顿
距离
distance
、
path-finding
、
shortest-path
、
a-star
、
heuristics
我搜索了A*
的
算法/伪代码,并对其进行了编码。我用
曼哈顿
距离
表示h(n)。( f(n) = g(n) + h(n) ),这是结果,当没有围墙挡住道路时,这种情况总是会发生,但当我设置了很多围墙时,它似乎选择了最短
的
路径。这条路是最短
的
吗?我
的
意思是为什么它不像下面的这个? 这也是A*
曼哈顿
,大小相同(19x19)。这是来自
的
浏览 0
提问于2012-06-15
得票数 6
回答已采纳
1
回答
容许启发式
曼哈顿
距离
algorithm
、
artificial-intelligence
、
a-star
、
heuristics
我最近开始了一门人工智能入门课程,我被指派
在
Python
中
实现一个可接受
的
启发式函数,它解决了A*搜索
中
的
15-难题。根据理论,如果启发式算法从不高估实现目标的成本,那么启发式是可以接受
的
。这意味着启发式是乐观
的</e
浏览 10
提问于2014-11-09
得票数 7
回答已采纳
1
回答
有更快
的
方法吗?
chess
曼哈顿
距离
习惯于使用0x88棋盘
的
国际象棋编码中心。 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, }; 还有其他更快
的
方法代替0x88来寻找
距离
吗?
浏览 0
提问于2012-06-30
得票数 -4
1
回答
适用于相同用户
的
kmeans算法
algorithm
、
match
、
k-means
希望你有愉快
的
一天。我
在
我
的
数据
库上有用户,在这个
数据
库
中
,用户
具有
与其他用户相似的功能。我想写一个算法,将用户分成4个组,并且组内
的
用户应该是最优化
的
,
具有
类似的功能,如何使用kmeans来实现这一点?或者我需要使用另一种算法,有什么想法吗?
浏览 23
提问于2021-01-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
KNN
中
,为什么
数据
是模型?
machine-learning
、
knn
、
nearest-neighbor
在
机器学习讲座幻灯片中,有人说没有针对KNN
的
特定模型,其中
数据
是KNN
的
模型。然而,对于KNN,它被写入
数据
就是模型。这句话我不清楚,我
的
问题是为什么
数据
是KNN
的
模型?
浏览 0
提问于2020-05-20
得票数 1
1
回答
曼哈顿
的
距离
过高了,让我发疯了
c
、
algorithm
、
artificial-intelligence
、
path-finding
、
heuristics
还发现在25个步骤
中
,当我使
曼哈顿
距离
函数返回实际成本
的
一半时。 这就是为什么我认为问题就在
曼哈顿
距离
函数
的
某个地方,而且它高估了成本(因此不可接受)。我认为C程序
中
可能有其他问题,所以我编写了一个小
Python
脚本来测试和验证
曼哈顿
距离
函数
的
输出,它们都产生了完全相同
的
结果。我真的很困惑,因为启发式函数似乎是唯一
的
失败点,同时它似乎是正确<em
浏览 1
提问于2011-10-24
得票数 24
回答已采纳
3
回答
Python
:从索引到二进制掩码
中
的
1
的
距离
python
、
numpy
、
scipy
1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1, 1, 1]]distance(X, idx=(0, 5)) == 0 # already is a 1 -> distance is zerodistance
浏览 22
提问于2020-02-21
得票数 4
回答已采纳
6
回答
查找半径为r
的
球面上任意坐标附近
的
所有点
algorithm
我正在寻找一种有效
的
算法,对于一个已知高度、宽度和长度
的
空间,给定一个固定半径R,并且一个点列表N,
在
该空间中
具有
三维坐标,将找到网格上任意点
的
固定半径R内
的
所有点。这是我正在开发
的
应用程序
中
的
一个瓶颈步骤,所以任何时候我都可以把它去掉-The朴素算法,遍历所有点并计算
距离
将空间-Divide成一个带有长度为R
的
立方体
的
网格,并
浏览 1
提问于2012-06-15
得票数 4
回答已采纳
5
回答
用户之间
的
距离
recommender-system
、
similarity
、
distance
我希望计算用户之间
的
“
距离
”,以便返回任意给定用户
的
前n个相似用户。对于每个用户,都有一系列
的
特性。这是接近一个推荐系统,但我没有评级,我不能分配每个用户对不同
的
产品,因此我需要比较“有多相似”
的
用户。 你对这类问题
的
算法/方法有什么建议吗?我发现了很多基于推荐系统
的
资源(有等级和项目),但这与我想要实现
的
不同。
浏览 0
提问于2019-06-17
得票数 4
回答已采纳
2
回答
集群分析-寻找集群
的
中心
java
、
cluster-analysis
我已经
创建
了两个聚类算法: k-means和divisive,也许稍后我还会添加aglomerative。我必须分析它们
在
高维
数据
中
的
表现如何,为此,我必须计算到集群中心
的
平均/总和
距离
。
在
k-means
的
情况下,这很容易,我有质心,但是如何在除法/聚类法中找到中心呢?当我在这里
的
时候:我目前已经实现了Euclede
距离
,
曼哈顿
距离
和皮尔逊<e
浏览 2
提问于2013-04-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
向
具有
X、Y坐标的
数据
框添加
新
列,并根据固定位置对其进行分类
python-3.x
、
distance
我有一个
具有
X、Y坐标的
数据
帧
和另一个
具有
固定位置
的
数据
帧
,并且希望
在
第一个
数据
帧
中
添加一个
新
列,该列根据到固定位置
的
最小
距离
(n=10)对X、Y坐标进行分类。我尝试遍历第一个
数据
帧
,并且需要另一个嵌入
的
for循环来比较X、Y坐标和固定位置(例如a1= 200、180)。基于最小
距离<
浏览 0
提问于2019-08-30
得票数 0
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