对于一个包含多个二进制变量的数据集，我想创建一个变量来表示一个案例所附加到的每个二进制标签之间的距离总和。0.2 0.8 0.4 0
我想要做的是创建一个新的变量，它将每种情况下存在的所有变量之间的总距离相加。例如，对于第三种情况，我希望值为( v
浏览 9提问于2018-12-20得票数 1
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我自己有一个数据集，数据集包含两个类，假设是0和1。此外，有很大一部分节点是未标记的。我的目标是使用GCN预测这些未标记的节点。但我对如何处理Pytorch几何中的这些未标记节点感到困惑。就我所能想到的，我可以将节点标记为3个类别，0，1和未知。但是如果我这样做，这意味着我试图将数据集分为三类？(但这不是我想要的，因为unknown不是一个类)。处理这些节点的另一种方法</
浏览 1提问于2021-05-04得票数 4
,"B_2","B_3","B_4","C_1","C_2","C_3")在代码中，字母表示一个组，数字表示每个组中的一个案例。因此，我有三个组，每个组有3到4个案例(实际数据集要大得多，但这是一个子集)。然后我计算距离矩阵：现在，我想转换有两列
浏览 3提问于2013-06-28得票数 3
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我使用全地址表示具体情况，而lat/long用于计算距离。我使用大圆圈公式来计算(以英里为单位)与选定位置的距离，以生成哪些存储对用户是可见的，哪些不应该出现。太远的那些(在图片中，超过20英里)的尺寸= 0。与所选内容最接近的是大小= 1，介于两者之间的是大小0.25。
在我使用的数据集中，KPI对应于所有的国
浏览 5提问于2022-08-31得票数 1
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假设我有一系列的数千个节点。对于每一对节点，我都有一个距离度量。此距离度量可以是物理距离(例如每个节点的x，y坐标)或其他使节点相似的东西。
每个节点最多可以连接到N个其他节点，其中N很小-例如6。我如何构造一个完全连通的图(例如，我可以沿着图的边在任意两个节点之间旅行)，同时最小化所有图节点之间的</
浏览 2提问于2013-07-25得票数 1
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假设我得到了以下内容，并且需要找到'use‘KNN来预测记录15的类别标签，并且预先知道k被设置为3。为了做到这一点，正确的步骤是什么，无论是表还是标签或k被设置为？前10个是训练数据，其他10个是测试数据。
浏览 0提问于2015-10-10得票数 0
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我有一个谷歌表格，其中的数字是手动输入，以便记录各种网站的活动。该工作表包含一个日期列，每个日期都是一个行值。然后，它有三列(总测试、总阳性、总空洞)，每个站点重复这三列。有10个站点(将会增长)，因此有10个总测试，10个总阳性，10个总无效列。
我想要做的是基于列名求和，以便每天自动添加所有站点的总测试，<
浏览 1提问于2021-02-11得票数 0
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作为一个过于简化的例子，我有一个出席率最高的事件列表：=================== event_B | 2以及到活动的距离的与会者列表：===================| 11 | 15 | 11
attendee
浏览 1提问于2013-02-20得票数 2
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我读过关于支持向量机的文章，虽然我不完全理解支持向量机背后的数学原理，但我知道它产生的决策平面在不同类别的例子和支持向量在过程中的作用之间存在最大的差距。我还知道支持向量机是一种双学习算法(只使用实例之间的点乘积运算的算法)。它利用核函数计算训练实例之间的点积(相似性度量)。简单地说，我想要理解的是:假设我有一个所有训练示例的相
浏览 0提问于2018-05-25得票数 3
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地质数据搜索的优化
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这些项目与他们的经纬度在一个数据库中，在一个表格与其他信息。我需要做的基本上是在一个圆形区域中心，在一些坐标中搜索数据库中的所有项目。现在，我只是做一个查询，获取所有的数据，然后对每个项目进行一些计算，看看它是否在区域内(基本的Pythagorean定理，因为我不需要太高的精度)。有人做过类似这样的事情，能给出一些如何优化的建议吗？也许还有一种缓
浏览 1提问于2017-05-17得票数 0
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假设我们在数据集中有n个数据点。对于给定的点，我们可以根据到该点的(度量)距离对n-1个其他点中的每个点进行排序。假设我们有一个度量距离函数，比如L范数，那么为数据集中的每个点计算这个值的最有效的方法是什么？天真的方法似乎是依次对每
浏览 1提问于2018-10-04得票数 3
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我有一个大约20,000个病例的数据集，每个病例有3个可能的对照。每个案例和控件都由一个ID变量唯一标识。我已经将数据导入到R中，并将其视为一组大约20,000个病例和大约50,000个对照，以便为数据集中与协变量(例如，年龄)匹配的每个病例仅选择一个对照。我想要的输出是第1列中的案例ID和第2列中匹配的控件ID。
我一直在尝试
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
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我正在尝试提出一种有效的sql来解决公平分配问题。
我的数据模型由一个'customer‘组成，它可以有1+ 'cases’。每个客户都需要一个被指派来照顾该客户的“案例处理员”。我试图在所有的“案例处理程序”中分配“客户”，以使所有的“案例处理程序”彼此之间的“案例”数量尽可能接近。我有一
浏览 3提问于2013-05-20得票数 3
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我正在使用一个极端的不平衡和异构的多类{K = 16}数据库进行研究，使用一个小的N ~= 250。对于一些标签，数据库有足够的例子来监督机器学习，但对于其他的，我几乎没有。由于多种原因，我也无法扩展我的数据库。
作为第一种方法，我以分层方式将我的数据库划分为训练(80%)和测试(20%)集。除此之外，我还应用
浏览 1提问于2018-08-20得票数 1
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我正在做一个需要对数据进行聚类的项目。在执行了所有通常的步骤(没有明确的顺序:一个热/BaseN编码分类数据，由于没有任何已知分布的列进行分位数转换，缩放数据，消除多重共线性和异常值等)之后，我发现数据中没有明显的集群：使用理想参数执行当然，我可以强制K-方法得到更多的星系团，但目标是得到更多不同的星系团。
我的
浏览 0提问于2021-09-03得票数 0
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我正在尝试从一个典型的记分牌中提取数字，你可以在高中体育馆找到它。我有一个数字“闹钟”字体的每个数字，并设法从视频馈送角度校正，阈值和提取给定的数字下面是我的模板输入示例我的问题是，没有一种分类方法可以准确地确定0-9的所有数字。3) cvMatchShapes -这是相当糟糕的，它通常不能区分每个输入数字的</e
浏览 1提问于2011-11-10得票数 16
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三维点叠加算法
、、、
我需要将两组3D点叠加在一起，即找到旋转矩阵和平移矩阵，以最小化其坐标之间的RMSD (均方根偏差)。
我目前使用的是，对于我需要处理的许多案例来说，这并不是很有用。在这两个数据集中，Kabsch需要相同数量的点，另外，它还需要知道哪个点将与预先对齐的点对齐。对于我的情况，点数将是不同的，我不在乎哪个点对应于最终对齐，只要RMSD被最小化。我知道
浏览 2提问于2012-06-23得票数 4
6回答
有一组点是共线的。问题是增加一个位于同一条线上的新点，使从新点到现有点的距离之和最小。(假设点在水平线上)。我想到的解决办法是：我无法证明上述方法有效。这是正确的吗？还有更好的解决办法吗？
浏览 7提问于2009-02-05得票数 6
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我使用几个类别，包括子类别以及标签，但没有自定义的帖子类型。例如：
(2) www.example.com/博客/动物；显示所有三个帖子
(3) www.ex
浏览 6提问于2018-01-15得票数 0
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Kmeans聚类的准确性
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我正在寻找精确的python代码，用于没有标签的kmeans集群。有人知道这件事吗？这是可以的，这不是内置的功能。手工制作也可以。
浏览 0提问于2018-11-16得票数 2
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