如何将相邻像元的距离向量转换为中心距离矩阵 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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预测友谊和其他有趣的图机器学习任务

这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这样的向量空间。这种技术流行的一个重要原因是，我们现代以互联网为中心的生活大部分都发生在图（graph）中。...这意味着中心顶点的距离总和小于外围顶点的距离总和；此总和的倒数会将其翻转过来，以便中心顶点的接近度得分大于外围顶点。...它们在与邻接矩阵相关的特征向量和图上的随机游走方面都有很好的解释。...对于二元分类，通常只报告0到1之间的单个倾向分数，因为另一个类的倾向得分只是互补概率。回到边预测任务，考虑一个有 n 个顶点的图，想象一个从 n 个中选择 2 行的矩阵，由图中的顶点对索引。...此矩阵的列是与顶点对相关的特征 - 可以是类似于一个顶点对中的两个顶点的接近度（或中介度，或特征向量中心度，或...）得分的平均值（或最小值或最大值），如果存在与顶点关联的非图论特征，也可以从中得出，

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向量数据库｜一文全面了解向量数据库的基本概念、原理、算法、选型

相似性搜索 (Similarity Search) 既然我们知道了可以通过比较向量之间的距离来判断它们的相似度，那么如何将它应用到真实的场景中呢？...否者，向量和自己的聚类中心距离很远，会极大的降低搜索的速度和质量。但如果想要维持分类和搜索质量，就需要维护数量庞大的聚类中心。...这种方法的基本思想是每次将向量加到数据库中的时候，就先找到与它最相邻的向量，然后将它们连接起来，这样就构成了一个图。...随机投影背后的基本思想是使用随机投影矩阵将高维向量投影到低维空间中。创建一个由随机数构成的矩阵，其大小将是所需的目标低维值。...然后，计算输入向量和矩阵之间的点积，得到一个被投影的矩阵，它比原始向量具有更少的维度但仍保留了它们之间的相似性。当我们查询时，使用相同的投影矩阵将查询向量投影到低维空间。

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机器学习降维算法汇总！

而上面两个类的中心距离是中心直接相减，K个类投影中心距离需要先计算出全部样本的中心 ( 表示属于第k类的样本个数)，通过类间散度矩阵来衡量，即。...输入:N个D维向量，数据能够被分成d个类输出:投影矩阵W=(w1, …, w{d-1})，其中每一个，其中每一个w_i都是D维列向量目标:投影降维后同一类的样本之间协方差尽可能小，不同类之间中心距离尽可能远...也就是高维空间的局部空间的距离可以用欧式距离算出，针对MDS的距离矩阵A，某两个相邻的点之间距离也就是它们的欧式距离，距离比较近的点则通过最短路径算法来确定，而离的比较远的两点之间Aij = ∞，把矩阵...A确定下来，那么这里就涉及到判断什么样的点相邻，Isomap是通过KNN来确定相邻的点，整体算法流程如下: 输入:N个D维向量，一个点有K个近邻点，映射到d维输出:降维后矩阵目标:降维的同时保证高维数据的流形不变...先构造A的一部分，即求出K个相邻的点，然后求出矩阵F和M 2.对M进行特征值分解 3.取前d个非0最小的特征值对应的特征向量构成Z(这里因为最小化目标，所以取小的特征值) 3.6 t-SNE t-SNE

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A Tutorial on Network Embeddings

A Tutorial on Network Embeddings paper：https://arxiv.org/abs/1808.02590 NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示...网络嵌入发展传统意义的Graph Embedding 降维 PCA 多维缩放（MDS）将特征矩阵 M 的每一行投影到k 维向量，保留k 维空间中原始矩阵中不同对象距离 Isomap 算法（MDS...LINE 为了更好的保存网络的结构信息，提出了一阶相似度和二阶相似度的概念，并在目标函数中结合了两者使用广度优先算法，只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为相邻节点使用负抽样 skip-gram Node2vec...它通过最小化它们的表示之间的欧几里德距离来进一步保持相邻节点之间的接近度具有多层非线性函数，从而能够捕获到高度非线性的网络结构。然后使用一阶和二阶邻近关系来保持网络结构。...每个相同的组也会学到一个向量表示，组向量有两个用处：1）在利用周围节点预测中心节点时，组向量也会加入预测; 2）组向量也会预测组中的其他节点。

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GLCM 灰度共生矩阵与 Haralick 特征

灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度等综合信息，它分析图像的是图像局部模式和它们排列规则的基础。...GLCM 灰度共生矩阵定义灰度共生矩阵是一个统计描述影像中的一个局部区域或整个区域相邻象元或一定间距内两象元灰度呈现某种关系的矩阵。...算例：左边是一幅 5 \times 5 的图像，其中灰阶为 {0,1,2}，三阶灰度，因此共生矩阵维度为 3 \times 3，在定义好向量方向后，统计图像中按照向量方向产生的数据对，将数据对的总数量填入共生矩阵的对应位置...移动方向可以任意设定，通常为0°，45°，90°，135° 移动步长基准窗口中心像元和移动窗口中心像元的距离 (用像素表示) 特点共生矩阵是一个方阵，该方阵的大小取决于原始图像灰度的级数...，与原始图像尺度大小无关共生矩阵与统计方向和距离有关矩阵元素值的分布与图像的信息丰富程度密切相关：如果灰度共生矩阵非零元素集中在主对角线上，则说明图像信息量在该方向上低，如果非零元素值在非主对角线上离散分布

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R语言︱SNA-社会关系网络—igraph包（中心度、中心势）（二）

首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...4、点的特征向量中心度——evcent 如果某人四周都是大牛人，那么这个人也很牛逼，这个方法是根据相邻点的重要性来衡量该点的价值。首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...evcent(g,scale = F)$vector #系统不论是否重要，都会计算所有点四周的相邻矩阵，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化...#mode有Out和in分别代表有向和无向该函数会计算所有点的相邻矩阵，所以耗时巨大。...这个是谷歌开发的，对于一些搜索的竞价排名做的指标。原理跟特征向量中心度差不多：计算邻接矩阵——按行标准化——计算矩阵的特征向量。

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SNA中：中心度及中心势诠释（不完整代码）

首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...4、点的特征向量中心度——evcent 如果某人四周都是大牛人，那么这个人也很牛逼，这个方法是根据相邻点的重要性来衡量该点的价值。首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...[ evcent(g,scale = F)$vector #系统不论是否重要，都会计算所有点四周的相邻矩阵，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化...，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化 #mode有Out和in分别代表有向和无向该函数会计算所有点的相邻矩阵，所以耗时巨大。...这个是谷歌开发的，对于一些搜索的竞价排名做的指标。原理跟特征向量中心度差不多：计算邻接矩阵——按行标准化——计算矩阵的特征向量。

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SNA中：中心度及中心势诠释（不完整代码）

首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...4、点的特征向量中心度——evcent 如果某人四周都是大牛人，那么这个人也很牛逼，这个方法是根据相邻点的重要性来衡量该点的价值。首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...evcent(g,scale = F)$vector #系统不论是否重要，都会计算所有点四周的相邻矩阵，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化...，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化 #mode有Out和in分别代表有向和无向该函数会计算所有点的相邻矩阵，所以耗时巨大。...这个是谷歌开发的，对于一些搜索的竞价排名做的指标。原理跟特征向量中心度差不多：计算邻接矩阵——按行标准化——计算矩阵的特征向量。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....创建一个表示位置（x，y）和颜色（r，g，b）的结构化数组（★★☆） 52. 设有一个(100,2)的随机向量, 每组值代表一个坐标, 求点与点之间的距离 (★★☆) 53....使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b ，这里的a^T指示矩阵a的转置 70....设有一个任意数组，编写一个函数，以给定元素为中心, 提取具有固定形状的子部分（必要时可以用固定值来做填充）(★★★) ? 81....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.

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论文赏析直接到树：基于神经句法距离的成分句法分析

那么训练的时候如何将句法树转化为句法距离呢？这里只考虑二叉树，下面的算法1给出了伪代码，将句法树转化为三元组 ? 。其中 ?...是两两相邻的叶子结点的LCA的高度向量，可以证明，这和中序遍历得到的结点顺序完全相同。 ? 是与之顺序相同的结点的label向量。 ? 是叶子结点从左向右的tag标签向量。 ?...首先将每个单词的词向量和tag向量拼接作为输入，然后送入一个Bi-LSTM，得到隐含层输出为 ? 对于每个单词，可能存在一元结点，也可能不存在，不存在的话就标记为 ?...，用一个前馈神经网络和softmax预测每个单词的一元结点： ? 为了得到每个split的表示，对两两相邻单词进行卷积： ? 注意输出比输入少一个，因为split数量比单词少一个。...下面这张图形象的说明了模型的结构，由下往上，第一层圆圈是单词之间的LSTM，然后每个单词上面的五边形是前馈神经网络用来预测一元label，两个相邻单词之间的三角形是卷积，卷积得到的结果再通过一个LSTM

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SLAM知识点整理

旋转矩阵为正交阵，它的逆(即转置)描述了一个相反的旋转：行列式为1的正交矩阵实际上就是一个标准正交方阵，即一个正交单位矩阵。因为是标准正交矩阵，所以逆=转置。...四元数一个四元数q拥有一个实部和三个虚部：三个虚部：我们还可以i换一种写法，用一个标量和一个向量来表达四元数：我们已经用了两种方式来表示旋转，第一种方式就是旋转矩阵，旋转矩阵R就是一个...这里的ø是一个三维向量，ø1、ø2、ø3是ø中的三个元素，Φ是ø的反对称矩阵，李括号的意义就是它表示两个三维向量做李代数的二元运算，即为它们的反对称矩阵分别相乘(顺序不同)再相减后恢复成向量。...李括号的意义就是它表示两个六维向量做李代数的二元运算，它们分别六维转四维矩阵后分别相乘(顺序不同)再相减后恢复成向量。指数与对数映射我们知道旋转空间可以表示为这个公式。...那么so(3)的泰勒展开可以推导如下之前我们给出过旋转矩阵的罗德里格斯公式我们会发现它们俩非常像这就说明李代数so(3)的物理意义就是旋转向量。

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相机参数标定（camera calibration）及标定结果如何使用「建议收藏」

所以，这也就是为什么上面的公式中相机坐标系的原点到图像坐标系的原点的距离就是焦距。（实际上，由于物理条件的限制，像平面和焦平面是不可能完全重合的。）...内参是相机固有的属性，实际上就是焦距，像元尺寸。同时还可以看到，公式中有一个Zc，它表示物体离光学中心的距离。...通过矩阵的变换可以看到，点和向量区分的方式是最后一个数值是否为1。...（1）从普通坐标系变换到齐次坐标系如果是点（x,y,z）则变换为（x,y,z,1）如果是向量（x,y,z）则变换为（x,y,z,0） (2)从齐次坐标系变换到普通坐标系如果是点（x,y,z,1）则变换为...（x,y,z）如果是向量（x,y,z,0）则变换为（x,y,z）有了这些准备之后，我们知道，相机成像的过程就类似于上面我们说的透视变换的过程（这个过程不详细说，大致理解就行，可以参考专业的书籍），也就类似于画画

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文本挖掘：社交网络、社群划分

★★推荐算法，用户的控制力特征向量中心度根据相邻点的重要性来衡量该点的价值。...首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...4、点的特征向量中心度——evcent 如果某人四周都是大牛人，那么这个人也很牛逼，这个方法是根据相邻点的重要性来衡量该点的价值。首先计算邻接矩阵，然后计算邻接矩阵的特征向量。...evcent(g,scale = F)$vector #系统不论是否重要，都会计算所有点四周的相邻矩阵，根据矩阵求得点的特征向量，耗时巨大 #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化...这个是谷歌开发的，对于一些搜索的竞价排名做的指标。原理跟特征向量中心度差不多：计算邻接矩阵——按行标准化——计算矩阵的特征向量。

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【相机标定篇】单目相机标定原理（1）

需要确定标定关系，必须建立物体与相机的投影数学模型，即相机成像的几何模型。构建几何模型的数学参数就是需要标定的内容，即相机的内外参数。内参是相机的工艺参数，包括焦距，主距，畸变系数，相邻像素距离等。...转换步骤如下： 1）世界坐标系转相机坐标系； 2）相机坐标系转成像平面坐标系； 3）成像平面坐标系转图像像素坐标系；第2)步骤中，一般先将相机坐标系转换至理想成像平面坐标系，再进行相机镜头的畸变矫正...根据矩阵论，空间上一点乘以一个矩阵，相当于旋转至另一个位置，加上一个向量，相当于平移到另一个位置。最终得到如下数学公式： ?...其中，u，v为图像坐标系坐标点，X为世界坐标系坐标点，z为工作距离， αx=f/dx , αy=f/dy，称为u、v轴的尺度因子，M1称为相机的内部参数矩阵，M2称为相机的外部参数矩阵，M称为投影矩阵。...YNum：每行黑色标志圆点的数量。 MarkDist：两个就近黑色圆点中心之间的距离。 DiameterRstio：黑色圆点半径与圆点中心距离的比值。

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学界 | 一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR 2018盲审中）

capsule 是一组神经元，其输出可表征同一个实体的不同性质。...它使用了长度为 n 的向量，而不是有 n 个元素的矩阵来表示一个姿态，所以其变换矩阵具有 n^2 个参数，而不只是 n 个。 capsule 模型我们模型的一般架构如图 1 所示。...因此我们在同一 capsule 类型的不同位置之间共享变换矩阵，并且会将每个 capsule 的感受野的中心的扩展坐标（行、列）添加到其投票的前两个元素。...这应该可以鼓励共享的最终变换为这两个元素提供价值，它们能表示该实体相对于该 capsule 的感受野的中心的精细位置（fine position）。路由过程用在每个相邻的 capsule 层对之间。...图 2：在每次路由迭代后，5 个最终 capsule 中每一个到它们平均投票的距离的直方图。每个距离点都有其分配的概率的加权。所有三张图像都是从 smallNORB 测试集选择的。

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基于主成分分析PCA的人脸识别

我们首先对需要降维的样本数据进行去中心化处理，即让样本中的每一个数据都减去样本数据的均值，再通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值和特征向量（这个过程又称为特征值分解），让特征向量按照特征值的大小从小到大进行排列...，选择前k个特征向量组成矩阵，然后用这个矩阵的转置左乘协方差矩阵，得到的新矩阵就是降维后的数据了。...基于PCA的人脸识别算法我们首先从人脸数据库中读取图片，并把图片转换为数据存在矩阵中，然后把每一张图片的矩阵拉成列向量，把所有列向量装在一个矩阵里面。...，然后取前k个特征向量组成一个矩阵，让这个矩阵的转置左乘原来的协方差矩阵，得到的新矩阵就是降维后的数据。...X=[X,A];%将所有列向量（即所有图片）装在一个矩阵中 end %PCA主程序 X=X-ones(size(X,1),1)*mean(X);%去中心化 c=X*X'/size(X,2);%

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站在机器学习视角下来看主成分分析

基矢量不必是正交的，但子空间中的每个基矢量都可以使用Gram-Schmidt过程替换为正交基，我们可以很容易地将基矢的长度改为1.因此，这个优化问题的约束条件是基向量的长度必须为1。 ?...即上面的等式是一个标量乘以向量本身的点积。 ? ? 那么什么是X q的转置？它与原X有什么不同？ ? 换句话说，列向量表示k维度的新子空间内的距离。...等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。...trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。因此，我们获得最大k个特征向量。投影数据为： ?...到目前为止，我们只致力于获得新维度的基础向量。但是，我们真正想要的是将原始数据投影到新维度上。PCA的最后一步是我们需要将Q的Q转置与原始数据矩阵相乘以获得投影矩阵。

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教程 | 从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

因此矩阵运算 Av = b 就代表向量 v 通过一个变换（矩阵 A）得到向量 b。下面的实例展示了矩阵乘法（该类型的乘法称之为点积）是怎样进行的： ? 所以矩阵 A 将向量 v 变换为向量 b。...下图展示了矩阵 A 如何将更短更低的向量 v 映射到更长更高的向量 b： ? 我们可以馈送其他正向量到矩阵 A 中，每一个馈送的向量都会投影到新的空间中且向右边变得更高更长。...协方差矩阵前面我们已经了解矩阵其实就是一种将某个向量变换为另一个的方法，另外我们也可以将矩阵看作作用于所有数据并朝向某个方向的力。...因此我们可以采用矩阵乘法的形式表示。若输入矩阵 X 有两个特征 a 和 b，且共有 m 个样本，那么有： ? 如果我们用 X 左乘 X 的转置，那么就可以得出协方差矩阵： ?...基变换因为协方差矩阵的特征向量都是彼此正交的，所以变换就相当于将 x 轴和 y 轴两个基轴换为主成分一个基轴。

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从深度图到点云的构建方式

本期我们将一起讨论如何将RGBD图像转换为3D空间中的点 ? 我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。...大家可能看到过像“ 28 mm”这样的焦距，这其实是镜头与胶片/传感器之间的实际距离。通过简单的几何关系（“相似的三角形”），我们可以轻松地从每个像素的u和d得出位置x。...当然，有一种更通用的方法可以完成所有这些操作。输入内参矩阵！这是一个包含先前讨论的相机属性（相机传感器的焦距和中心以及偏斜）的单个矩阵。在这里，我们要讨论如何使用它为我们完成上述转换。...现在我们可以在齐次坐标上定义各种不同的操作，但是这些操作都保持最后一个维度值不变。旋转矩阵R，平移矢量t和本征矩阵K组成了相机投影矩阵。它定义为从世界坐标转换为屏幕坐标： ?...注意[ R | t ]表示块符号，表示我们将R和列向量t = transpose {t₀，t₁，t 2}连接起来，或者换句话说，将其添加到R的右侧。如果我们想以另一种方式进行转换，则会遇到问题。

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机器学习之基于PCA的人脸识别

picture=picture(:);% 单张图片拉成列向量将picture变量转换为列向量的形式。...sample=sample-meanFace; % 样本中心化：减去样本均值对sample矩阵进行样本中心化处理，即将每个样本减去对应特征的均值。...covMatrix=sample*sample';% 求样本的协方差矩阵计算样本的协方差矩阵，即将样本矩阵乘以其转置。...这里的计算过程是通过将特征向量与其转置相乘来实现。...在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。根据距离最近的k个训练数据点的类别，确定测试数据点的类别。

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