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沙龙
1
回答
无法
理解
此
代码
中
的
质心
和
距离
公式
python
、
matlab
我正在努力
理解
8点算法
的
规范化过程。我指的是this code in MATLAB,我不能运行它,因为我没有matlab。sqrt(2) / mean_dist, -sqrt(2) / mean_dist * centroid(2);...x1 = np.array([20, 30, 40, 50, 60, 30, 20, 4
浏览 15
提问于2019-05-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
查找
质心
和
点之间
的
距离
python
、
nearest-neighbor
、
centroid
假设我有一个点
的
特征[3.5, 2.5, 7.5]
和
一个类
的
计算
质心
的
列表- 0.700 我必须找到点
和
质心
之间
的
欧几里德
距离
。这就是我迷失
的
地方,因为我使用
的
欧几里德
距离
的
公式
是: ? def __euclidean(self, x, y): return sqrt(sum(pow(a - b, 2) for a, b in zi
浏览 28
提问于2021-09-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
簇间
距离
和
簇内
距离
cluster-analysis
我已经找到了以下计算簇间
距离
和
簇内
距离
的
公式
,我不太清楚它们是如何工作
的
。簇间
距离
上面的
公式
不应该有平方根吗? 为什么会有从N+1开始
的
j索引?哪一个是正确
的
?或者是否存在任何对等关系?或者我应该取
质心
之间
的
距离
作为簇间
距离
?看起来很简单。簇内
距离
呢? 我发现维
浏览 4
提问于2014-08-24
得票数 5
1
回答
余弦
距离
的
肘形法
nltk
、
cosine-distance
我用nltk聚类器按余弦
距离
聚类向量。如果我正确
理解
,Y轴
的
肘法在欧几里得
距离
将是每个
距离
(平方)之间
的
星系团
的
质心
与向量属于该簇。 我
的
问题是:对于使用余弦
距离
的
星系团,情况会是一样
的
吗?编辑:好
的
,我试着用余弦
距离
的
平方
和
,看起来,它是返回相同
的
值.这是我
的
代码<
浏览 0
提问于2019-06-23
得票数 1
2
回答
numpy.linalg.norm
的
功能是什么?
python
、
numpy
、
k-means
方法
的
作用是什么?有人能给我一些关于Kmeans集群上下文
的
想法吗? 向量
的
范数是什么?
浏览 0
提问于2018-06-14
得票数 2
回答已采纳
2
回答
无法
获取群集输出Mahout
cluster-analysis
、
mahout
、
k-means
我在Mahout
中
运行kmeans,作为输出,我得到了文件夹clusters-x、clusters-x-final
和
clusteredPoints。如果我
理解
得很好,clusters-x是每次迭代
中
的
质心
位置,clusters-x-final是最终
的
质心
位置,clusteredPoints应该是使用集群id
和
权重(表示属于集群
的
概率)聚类
的
点(取决于点与其
质心
之间
的</em
浏览 3
提问于2014-08-25
得票数 0
1
回答
将R函数转换为Latex
公式
r
、
function
、
statistics
、
latex
、
formula
我在将R函数转换为latex
公式
时遇到了问题。我有一个x
和
y坐标的df (m),然后使用下面的R函数计算一个
质心
: cnt = c(mean(m[,1]),mean(m[,2])) 然后,我使用相同
的
列表,计算从每个x,y对到该
质心
的
距离
。最后,我使用以下
代码
计算所有记录与
质心
的
平均
距离
: mean_distance <- mean(apply(m,1,function(x,cnt) {(sq
浏览 13
提问于2020-04-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
草坪
质心
与centerOfMass
的
差异
javascript
、
turfjs
我需要找到点
的
地理空间坐标,这是GeoJSON数据集中所有特征之间
距离
的
平均值。在turf.js
中
,提出了
质心
和
centerOfMass。对centerOfMass
的
解释是,它“取任何特征或FeatureCollection,并使用这个
公式
返回其质量中心:多边形
的
质心
”。但是,
质心
和
centerOfMass应用于我
的
特征给出了不同
的
结果。他们之间
浏览 0
提问于2019-05-04
得票数 10
回答已采纳
1
回答
Z分数归一化数据
的
K-均值聚类应用
algorithm
、
computer-science
、
data-mining
、
k-means
我一直在努力
理解
如何将k均值聚类应用于一小部分公司列表
中
的
数据。 根据我对k-均值聚类
的
理解
,我必须随机地找到
质心
,其中k= 3。我必须不断调整
质心
位置,直到不可能有更多
的
运动,也就是说,在满足某一结果之后,数据保持不变。我很难将这些程序应用于我
的
数据集。我一步一步地观察
和
寻找关于如何做到这一点
的
许多例子,
浏览 0
提问于2015-04-19
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用于计算点/
质心
/多边形之间
距离
的
Oracle
代码
oracle
、
geospatial
、
distance
、
alteryx
我有客户A
和
客户B
的
质心
,现在我需要使用
质心
计算客户A
和
客户B之间
的
距离
为英里。如何在Oracle
中
执行
此
操作? 谢谢!
浏览 0
提问于2019-12-04
得票数 0
1
回答
图像中一个民族
的
距离
python
、
opencv
用图像来找出人/人与摄像机之间
的
距离
的
最佳方法是什么?
浏览 0
提问于2020-05-05
得票数 2
1
回答
如果每个向量
中
的
某些值不适用,则对数据进行聚类。
classification
我有四个不同
的
类别,每个类别
中
的
变量数是7、3、8
和
9(总共27个)。每个变量
的
值从1变为5,但有些变量不适用于某些观测。在上述情况下,总共有20个观测数据可用于27个变量(从1到5加不适用)。编辑:有4类(A,B,C
和
D)。每个类别都有一个不同
的
向量,包括7、3、8
和
9值(从1到5加上NA)。现在,A,B,C
和
D
的
每一类都有18个观测结果,我需要为每个类别做三个组。如何为每个类别找到每个集群
的
<e
浏览 0
提问于2015-09-18
得票数 1
1
回答
“使用摄像头确定物体
的
2D速度”-如何跟踪物体
的
质心
?
c
、
opencv
我正在尝试制作一个项目“使用相机确定物体
的
2D速度”。这只是2D速度。我想在OpenCV中使用Lucas Kanade算法。但是我
无法
区分哪个圆角属于我
的
对象,也找不到要跟踪
的
对象
的
质心
(这是黑色背景
中
的
白色对象位置,
此
对象具有任何形状,例如:正方形、椭圆、..)。如何跟踪对象
的
质心
以确定运动
的
距离
?
浏览 0
提问于2012-10-17
得票数 4
2
回答
如何实现K-均值++算法?
algorithm
、
language-agnostic
、
machine-learning
、
cluster-analysis
、
k-means
我很难完全
理解
。我非常感兴趣
的
是如何选择第一个k
质心
,即初始化过程,就像在最初
的
中一样。 同时,为一个新
的
质心
选择了最遥远
的
点(来自其他
质心
)。我将感激一步一步
的
解释
和
一个例子。
中
的
那个还不够清楚。此外,一个非常好
的
注释源
代码
也会有帮助。如果您正在使用6个数组,那么请告诉
浏览 4
提问于2011-03-28
得票数 41
回答已采纳
2
回答
查找多个后lng
的
中心点
iphone
、
objective-c
、
center
、
latitude-longitude
我有多个lat lng,我想要所有lat lng
的
中心点。比如最近
的
lng
的
汇合点。
浏览 5
提问于2011-04-14
得票数 0
回答已采纳
3
回答
查找离其他点最近
的
点
algorithm
给定具有x
和
y坐标的N个点(在2D
中
)。你必须找到一个点P(在N个给定点中),使得从其他(N-1)个点到P
的
距离
之和是最小
的
。我使用了暴力方法,但我需要更好
的
方法。我也尝试过寻找中位数,均值等,但它并不适用于所有情况。然后我有了一个想法,我把X看作一个多边形
的
顶点,找到这个多边形
的
质心</
浏览 3
提问于2012-04-25
得票数 9
回答已采纳
1
回答
使用深度数据- Kinect
c#
、
kinect
我刚刚通过一些快速入门视频开始学习Kinect,并尝试使用
代码
来处理深度数据。谢谢
浏览 1
提问于2011-11-11
得票数 9
回答已采纳
1
回答
计算python中所有点到给定点
的
加权
距离
python
、
scikit-learn
、
k-means
我试图计算从一组点到给定点
的
加权
距离
。加权
距离
函数如下所示。 ? 点集(
代码
中
的
X)如下所示 [[-14.78816795 1. ] [ -6.58691072 1. ][ -3.45446849 99. ] [ 32.22760391 99. ]] 我给出
的
点(
代码</
浏览 25
提问于2020-11-27
得票数 1
回答已采纳
3
回答
余弦
距离
作为k-均值
的
向量
距离
函数
cluster-analysis
、
data-mining
、
distance
、
k-means
、
cosine-similarity
我有一个N个顶点
的
图,每个顶点代表一个地方。我还有向量,每个用户一个,每个N个系数
中
的
一个,其中系数
的
值是在相应
的
地方花费
的
秒
的
持续时间,如果没有访问该地方,则为0。我想运行k均值集群,我选择了cosine_distance = 1 - cosine_similarity作为
距离
的
度量,其中cosine_similarity
的
公式
是:正如所描述
的
。假设k=2
和<
浏览 5
提问于2014-08-07
得票数 13
回答已采纳
1
回答
变形是否可以从惯性而不是从零开始重新计算,而不是在kmeans
的
情况下重新计算呢?
clustering
、
k-means
我从这里得到了扭曲
和
惯性之间
的
定义差异:我取了一个惯性值:1失真值来自:然而,值217.64
和
3.45并不仅仅是x (17)
中</e
浏览 0
提问于2021-02-26
得票数 1
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