首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

php如何计算坐标之间距离

本文实例为大家分享了php计算坐标之间距离实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个点之间,可近可远。 当比较近时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...cos($theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间距离.../米 以上就是本文全部内容,希望对大家学习有所帮助。

2K21

数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)

其他应用程序需要更复杂方法来计算点或观测值之间距离,如余弦距离。以下列举列表代表了计算每对数据之间距离各种方法。...换句话说,它是从A点到B点最短路径(二维笛卡尔坐标系),如下图所示: 欧几里得距离是最短路径(不包括量子世界中虫洞) 因此,当你想在路径上没有障碍物情况下计算两点之间距离时,使用此公式很有用。...n维空间中两点之间曼哈顿距离表示为: 对于二维网格,二维空间中两点之间曼哈顿距离公式可以写成: 回忆之前 KNN 示例,计算从新数据点到训练数据曼哈顿距离将产生以下值: 使用曼哈顿距离...④ L∞ 范数,切比雪夫距离,最大距离 切比雪夫轮廓 两个 n维 观测值或向量之间切比雪夫距离(Chebyshev)等于数据样本坐标之间变化最大绝对值。...在二维世界中,数据之间切比雪夫距离可以确定为其二维坐标的绝对差之和。 两点 P 和 Q 之间切比雪夫距离定义为: 切比雪夫距离是一个度量,因为它满足成为度量四个条件。

3.4K40
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

常用相似度度量总结:余弦相似度,点积,L1,L2

点积受到向量嵌入长度影响,这在选择相似性度量时可能是一个关键考虑因素 点积是如何影响相似性度量呢? 假设你正在计算一组科学研究论文相似度。研究论文嵌入向量长度被引用次数成正比。...使用余弦相似度来计算研究论文之间相似度是很常见。如果使用点积,研究论文之间相似性是如何变化? 余弦相似度考虑向量方向和大小,使其适用于向量长度与其相似度不直接相关情况。...曼哈顿(L1)和欧几里得(L2)距离 曼哈顿距离通过将每个维度绝对差相加来计算距离,而欧几里得距离计算之间直线距离。 曼哈顿距离适用于涉及网格状运动场景,或者当单个维度具有不同重要性时。...随着数据维数增加,欧几里得距离度量相比,曼哈顿距离成为首选。 曼哈顿距离L1 欧氏距离L2 曼哈顿距离是沿着网格线行走距离,而欧几里得距离是直线距离。...曼哈顿距离欧几里得距离适用于空间坐标距离测量。 曼哈顿距离常用于计算城市街道距离,也用于特征选择和聚类等数据分析任务。欧几里得距离广泛用于空间中距离测量,机器学习、数据挖掘和图形处理等领域。

99530

机器学习中“距离相似度”计算汇总

写在前面 涵盖了常用到距离相似度计算方式,其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice...欧几里得距离 在数学中,欧几里得距离欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离欧几里得距离有时候有称欧氏距离,在数据分析及挖掘中经常会被使用到,例如聚类或计算相似度。 ?...,可以得到它几个特点如下: 两点之间马氏距离原始数据测量单位无关(不受量纲影响) 标准化数据和中心化数据(即原始数据均值之差)计算二点之间马氏距离相同 可以排除变量之间相关性干扰...通常兰氏距离对于接近于0(大于等于0)变化非常敏感。马氏距离一样,兰氏距离数据量纲不敏感。不过兰氏距离假定变量之间相互独立,没有考虑变量之间相关性。...假定a向量是[x1,y1],b向量是[x2,y2],两个向量间余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出: ? ? 如果向量a和b不是二维而是n维,上述余弦计算法仍然正确。

3.1K10

一类强大算法总结!!

最近邻分类:最近邻分类是一种基于距离分类算法,它通过计算待分类样本训练集中各个样本之间距离来确定其所属类别。最常见最近邻算法是K最近邻,它根据待分类样本训练集中K个最近邻距离来进行分类。...特征选择:在特征选择过程中,距离算法可以用来衡量特征之间相关性或互信息。通过计算特征之间距离或相似性,可以选择目标变量高度相关特征,以提高模型性能或减少特征空间维度。...下面咱们尝试画一个二维坐标系,在坐标系中, 表示欧几里得算法。 代码中,画出两个点,A 表示点(2, 3)和 B 表示点(5, 7),画出欧几里得长度线段。...假设我们有两个二维向量,分别记为 A 和 B。A 坐标为 (x1, y1),B 坐标为 (x2, y2)。...当参数 p = 2 时,闵可夫斯基距离等同于欧几里得距离计算公式如下: D = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) 欧几里得距离表示两点之间直线距离

33720

初学数据挖掘——相似性度量(一)

别被这个名称给吓着,我第一次看见这个就给吓着了,其实就是两点之间距离。比如在二维坐标系中点A(x1,y1),B(x2,y2),他们欧几里得距离就是 ? ,用坐标来直观表示吧 ? 。...推广到n维坐标,A(x1,x2,x3……),B(y1,y2,y3……)欧几里得距离则是 ? ,这个恕我不能用坐标直观来表达了:)。那么每个点每个“维”代表是什么意思呢?...小明则对电影评分则是A(3,4,5),小红则是B(2,5,1)。这时候我们计算他们之间欧几里得距离,他们之间距离越长,说明他们两个相似性越低,反之,相似度则越高。...所以,欧几里得距离——就是坐标轴上两点之间距离。   二:皮尔逊相关系数。这个就直接甩公式了。至于公式里为什么我还不懂:(。有两个公式,第一个是相对于总体: ? 。...:它们之间是相反,若距离越短(距离数值越小),则相似度越大(相似度数值越大)" 13 # 欧几里得距离 14 def sim_distance(prefs, person1, person2):

96080

Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定...

, 主要特点: 标签化数据Xarray引入了坐标和轴标签概念,使得对数据进行索引、切片和选择更加灵活和直观。...数据对齐:Xarray提供了强大数据对齐功能,可以自动根据坐标对齐不同数据集,简化了数据融合和分析过程。...效率:Xarray通过对数据进行坐标对齐,能够高效地处理大型数据集,减少了内存使用和计算时间。...绘图功能: Xarray提供了丰富绘图功能,可以满足不同类型数据可视化需求,例如绘制二维和三维数据线图、散点图、等值线图、色彩地图等。...PS:默认Xarray绘制图形结果,显然离论文发表需求还有一定距离,那么如何绘制一幅符合论文出版需求图表呢? 如何快速学习科研绘图技巧? 如何快速学习科研论文绘图技巧?

27430

9个数据科学中常见距离度量总结以及优缺点概述

我们从最常见距离度量开始,即欧几里得距离。最好将距离量度解释为连接两个点线段长度。 该公式非常简单,因为使用勾股定理从这些点笛卡尔坐标计算距离。 ?...此外,随着数据维数增加,欧氏距离用处也就越小。这与维数诅咒有关,维数诅咒高维空间不能像期望二维或3维空间那样起作用。...用例 当您拥有低维数据并且向量大小非常重要时,欧几里得距离效果非常好。如果在低维数据上使用欧几里得距离,则kNN和HDBSCAN之类方法将显示出出色结果。...以欧几里得距离为例,它会在两个向量之间形成一条直线,但实际上这是不可能。 切比雪夫距离 Chebyshev Distance ? 切比雪夫距离定义为两个向量在任意坐标维度上最大差值。...半正矢距离(haversine) ? Haversine距离是指球面上两个点之间经度和纬度。它与欧几里得距离非常相似,因为它可以计算两点之间最短线。

1.6K10

Spark MLlib 笔记

基于物品推荐 “物以类聚” 相似度度量 基于欧几里得距离相似度计算 欧几里得距离(Euclidean distance)是最常用计算距离公式,它 表示三维空间中两个点真实距离。...欧几里得相似度计算是一种基于用户之间直线距离计算方式。 在 相似度计算中,不同物品或者用户可以将其定义为不同坐标点,而 特定目标定位为坐标原点。...使用欧几里得距离计算两个点之间绝对距离,公式如下: 补充: 由于在欧几里得相似度计算中,最终数值大小相似 度成反比, 因此在实际应用中常常使用欧几里得距离倒数作为相似度值,即1/d+1作为近似值...从公式可以看到,作为计算结果欧式值显示是两点之间直线 距离, 该值大小表示两个物品或者用户差异性大小,即用户相似 性如何。...来看一个例子,表5-1是一个用户与其他用户 打分表: 如果需要计算用户1和其他用户之间相似度,通过欧几里得距离 公式可以得出: 参考 感谢帮助!

41410

【陆勤践行】机器学习中距离和相似性度量方法

闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离(Minkowski distance)是衡量数值点之间距离一种非常常见方法,假设数值点 P 和 Q 坐标如下: ? 那么,闵可夫斯基距离定义为: ?...: 该维度上标准差 可以看到,上述处理开始体现数据统计特性了。这种方法在假设数据各个维度不相关情况下利用数据分布特性计算出不同距离。...下图蓝色表示原样本点分布,两颗红星坐标分别是(3, 3),(2, -2): ? 由于 x, y 方向尺度不同,不能单纯用欧几里得方法测量它们到原点距离。...分类数据点间距离 汉明距离(Hamming distance)是指,两个等长字符串s1s2之间汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作最小替换次数。举个维基百科上例子: ?...如何用一个函数 h(x) 表示词语给予信息量呢?第一,肯定是 p(x) 相关,并且是负相关。

1.2K80

从零开始K均值聚类

K均值坐标距离计算 欧几里得距离 欧几里得距离计算两个坐标之间距离最常用方法。它计算了一对对象坐标之间平方平方根[4]。它是两个数据之间直线距离。...欧几里得距离可以用以下方程来衡量。这个公式用x和y表示两个点。K是维度数量(在数据科学中,每个数据特征被视为一个维度)。 曼哈顿距离 曼哈顿距离计算一对对象坐标之间绝对差异[4]。...曼哈顿距离坐标的绝对距离总和。可以描述如下。 这里,x和y是两个坐标点,“k”是维度/特征数量。 切比雪夫距离 切比雪夫距离也称为最大值距离,它计算了一对对象坐标之间绝对值大小[4]。...它是最大坐标值。 x和y代表两个坐标点。它们切比雪夫距离可以通过在坐标之间找到最大距离计算。k表示特征数量。 假设我们有两个点,x(1, 3) 和 y(5,10)。...[为了描述这些距离,研究论文[4]和文章[5]对我帮助很大。] 研究结果表明,欧几里得距离计算K均值聚类算法中数据之间距离最佳方法。

8710

xarray库(一) 】创建xarray对象

python语言作为一种高级语言提供了一个这类地球科学数据提供了一个良好交互环境基础,而由python语言编写xarray包[1]则为该类数据处理提供了良好平台。...那如何将现实生活中数据存储在计算机中。计算机比较愚蠢,只能类似矩阵一样储存信息。无论是一维数组、二维数组、三维数组下标只能从0开始。...,如何数据实际时空关联在一起呢?...部分数组数据 坐标列表,每一行项都是坐标的一项。 每一项包含坐标名称,括号代表之关联维度(可有多个),坐标数据类型,部分坐标值。 另外,如果坐标名称维度名称重名,则将标有*。...多个盘状垛堞图标可以查看对应变量部分数据。如果坐标名称维度名称重名,则用粗体标记维度名称,而非text形式*。默认情况下,若在笔记本中直接查看某个xarray对象,直接写对象名称即可。

4.9K100

常见距离度量方法优缺点对比!

它是一种最好距离测量方法,可以解释为连接两点线段长度。 ? 这个公式相当简单,因为距离是根据使用勾股定理笛卡尔坐标计算出来。...缺点 虽然这是一种常见距离测量方法,但欧几里得距离并不是尺度不变,这意味着计算距离可能会根据特征单位而有所偏斜。通常情况下,在使用这种距离测量之前,需要对数据进行归一化。...此外,随着数据维度增加,欧几里得距离作用就越小。这与维度诅咒有关,它涉及到高维空间概念,并不像我们直观地期望那样,从二维或三维空间中发挥作用。...切比雪夫距离 切比雪夫距离被定义为沿任何坐标维度两个向量之间最大差异。换句话说,它是沿着一个轴线最大距离。 ?...因此,它可以用来比较模式集合。 8. Haversine距离 Haversine距离是指球面上两点之间经度和纬度距离。 ? 它与欧几里得距离非常相似,因为它计算是两点之间最短线。

8.1K30

距离和相似性度量在机器学习中使用统计

闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离(Minkowski distance)是衡量数值点之间距离一种非常常见方法,假设数值点 P 和 Q 坐标如下: ?...这种方法在假设数据各个维度不相关情况下利用数据分布特性计算出不同距离。...下 图蓝色表示原样本点分布,两颗红星坐标分别是(3, 3),(2, -2): ? 由于 x, y 方向尺度不同,不能单纯用欧几里得方法测量它们到原点距离。...分类数据点间距离 汉明距离(Hamming distance)是指,两个等长字符串s1s2之间汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作最小替换次数。...如何用一个函数 h(x) 表示词语给予信息量呢?第一,肯定是 p(x) 相关,并且是负相关。

2.5K30

数据挖掘之认识数据学习笔记相关术语熟悉

这里有个经验,就是最大(最小)观测值设置为四分位数值间距离为1.5个IQR(中间四分位数极差)。即 1、IQR = Q3-Q1,即上四分位数下四分位数之间差,也就是盒子长度。...图片.png 几何投影可视化技术 几何投影技术首要挑战是设法解决如何二维显示上可视化高维空间 散点图使用笛卡儿坐标显示二维数据点。使用不同颜色或形状表示不同数据点,可以增加第三维。...图片.png 对于维数超过4数据集,散点图一般不太有效。散点图矩阵是散点图一种有用扩充。对于n维数据集,散点图矩阵是二维散点图n×n网格,提供每个维所有其他维可视化。 ?...图片.png 数值属性相异性 计算数值属性刻画对象相异性距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。 最流行距离度量是欧几里得距离(即,直线或“乌鸦飞行”距离)。...令i=(xi1,xi2,…,xip)和j=(xj1,xj2,…,xjp)是两个被p个数值属性描述对象。对象i和j之间欧几里得距离定义为: ?

1.2K60

机器学习 | KNN, K近邻算法

其中欧几里得距离为最常见。 欧几里得距离(Euclidean Distance) 在欧几里得空间中,两点之间或多点之间距离表示又称欧几里得度量。...二维平面 三维空间 推广到在n维空间中,有两个点A和B,两点坐标分别为: 坐标轴上值 正是我们样本数据n个特征。...曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离,正式意义为城市区块距离,也被称作街道距离,该距离欧几里得空间固定直角坐标所形成线段产生投影距离总和。...KNN必须对每一个测试点来计算到每一个训练数据距离, 并且这些距离点涉及到所有的特征,当数据维度很大,数据量也很大时候,KNN计算会成为诅咒。...在模型中,欧式距离计算公式中存在着特征上平方和: 若某个特征取值非常大而导致其掩盖了特征之间距离对总距离影响,这样距离模型便不能很好地将不同类别的特征区分开。

84340

MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(5)——数据转换之邻近度

一维、二维、三维或高维空间中两个点x和y之间欧几里得距离(Euclideandistance)d由如下公式定义: ? 其中,n是维数,而 ? 和 ? 分别是x和y第k个属性值(分量)。...注意不要将参数r维数(属性数)n混淆。欧几里得距离、曼哈顿距离和上确界距离是对n所有值(1,2,3…)定义,并且指定了将每个维(属性)上组合成总距离不同方法。...x和y被它们长度除,将它们规范化成具有长度1。这意味着在计算相似度时,余弦相似度不考虑两个数据对象量值。(当量值是重要时,欧几里得距离可能是一种更好选择。)...对归一化后数据求向量平均值。 对结果向量再做一次标准差归一化,返回结果向量。...标准化欧几里得距离解决了不同属性尺度(值域)不一致问题,但当某些属性之间相关时,可能需要使用马氏距离。 四、选取正确邻近度度量 首先,邻近度度量类型应该数据类型相适应。

87520

从0到1,了解NLP中文本相似度

., Bn] ,则AB夹角θ余弦等于: 使用这个公式,我们会可以更方便计算余弦距离。 回到余弦距离上来,它与我们上面说欧几里得距离区别是什么呢?...用户A对员工X评分为2,对员工Y评分为3,表示到坐标系中为坐标点A(2, 3);同样用户B对员工X、Y评分表示为坐标点B(4, 6),因此他们之间欧几里德距离为: p = sqrt((2...) ) = 1 结合图示如下,其中,点A点B之间之间距离为红色线段所示,也就是上述欧几里得距离。...余弦复杂度 对于多个不同文本或者短文本对话消息要来计算他们之间相似度如何,一个好做法就是将这些文本中词语,映射到向量空间,形成文本中文字和向量数据映射关系,再通过计算几个或者多个不同向量差异大小...+ "广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学方式保证数据传输和访问安全、利用由自动化脚本代码组成智能合约来编程和操作数据一种全新分布式基础架构计算方式

6.2K212

# K近邻算法 度量距离

K近邻算法 度量距离 欧氏距离(Euclidean distance) 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用距离定义,指在 m 维空间中两个点之间真实距离,...在二维和三维空间中欧氏距离就是两点之间实际距离。...L∞度量,是向量空间中一种度量,二个点之间距离定义是其各坐标数值差绝对值最大值。...distance) 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的,汉明距离是一个概念,它表示两个(相同长度)字对应位不同数量,我们以表示两个字,之间汉明距离。...余弦相似度通常用于正空间,因此给出值为0到1之间二维空间为例,上图 a 和 b 是两个向量,我们要计算它们夹角θ。

27210
领券