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我有一个很大的距离矩阵和一个相应的数据帧，一个微型的例子是：
A = matrix( c(0, 1, 2, 1, 0, 2, 2, 2, 0), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE，如df中Triplicate列中相同的值所示。矩阵A表示样本之间的“距离或不相似性”。如何对矩阵进行分组，以便将列附加到df，从而使任何样本<e
浏览 26提问于2018-01-04得票数 0
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寻找具有最小距离的唯一样本对
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我需要匹配两个数据集中的样本。我得到的是数据集中所有样本之间的距离，并将它们排列在一个矩阵中，如下所示。可以有不同数量的样本，因此它不是方阵。例如, 6 2 它是一个3x2的矩阵，定义了两个数据集中样本之间的距离。我需要选择距离最小</em
浏览 0提问于2012-04-16得票数 0
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我有两个矩阵A和B，每个矩阵有两列，每列都有一个点( x , y )的坐标。因此，对于A中的所有点，我计算与B中的所有点的<
浏览 0提问于2012-04-10得票数 2
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我有10个12x1矩阵，每个矩阵与另一个12x1矩阵一起用来计算每个矩阵的欧几里德距离。从计算出的这10个欧几里德距离中，我找到了位于列M-V中的最小值。然后，我计算出该矩阵的方差向量(对应于最小欧几里德距离)，形成一个新的11x1
浏览 21提问于2017-08-02得票数 1
我想让两组100人的年龄、性别和体重指数相匹配。147 120Unmatched 27 0您可以看到，它自动返回的样本大小等于最小的原始样本大小我想强迫它只保留100个控件和100个处理过的样本，但我不想指定哪一个。我已经浏览了文档，但是没有找到一种方法来指定匹配的</em
浏览 0提问于2018-02-26得票数 3
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我已经实现了一个K近邻的GPU使用纯CUDA和推力库函数调用。
欧氏距离是用纯CUDA核计算的。然后，利用推力分选设备(基排序)对距离按递增顺序排序。最后，从排序向量中检索K第一元素(即K最近邻)。我的实现效果很好。然而，排序整个欧氏距离矩阵(集合可以包含更多的250000序列样本)只是为了检索K-nn似乎不是最优的。因此，我正在寻找一个GPU算法实现，它允许在找到K个最小
浏览 4提问于2014-07-04得票数 2
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我想知道是否有可能在Python上使用不同样本大小的进行分层集群？更准确地说，用Ward的最小方差法。有人知道怎么做吗？
浏览 1提问于2017-09-04得票数 0
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我试图比较属于两个物种矩阵的距离矩阵。一个是细菌，另一个是外生菌根真菌。采用不同的提取方法，从同一植物根中提取两种基质。我想比较两种基质之间的物种组成，以确定细菌和外生菌根成分在不同的植物根系中是否相关。我面临的问题是细菌基质比外生菌根基质大得多，因此它们是不对称的。我知道mantel的测试理论上不需要对称矩阵，但是我发现运行mantel测试的包都需要对称
浏览 5提问于2022-11-14得票数 0
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因此，我正在为一些较大的数据集构建一个KNN，为了选择正确的K，我需要运行休假一次交叉验证，所以速度是很重要的。
情况是：X是我的训练矩阵，一个带有行样本的2D矩阵。我需要运行类似于矩阵乘法的操作，将每一行q与X.T (x转置)的每一列相匹配，并构建一个sample x sample矩阵，其中每个
浏览 3提问于2016-03-12得票数 0
我试图通过比较视频中的当前帧和预存储的特征描述符来检测已知的对象。我的思想是将当前帧的特征与预存储的特征相匹配，并在好的特征数超过某一阈值时报告一次正检测。然而，这似乎不起作用，因为DescriptorMatcher总是会报告一定数量的匹配，而不管对象是否实际在场景中。尽管我使用了一种非常传统的过滤方法来保持最好的x数匹配，但它仍然是相对于当前框
浏览 2提问于2017-01-09得票数 1
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我与Scikit-学习的最近的邻居/半径分类与一个预先计算的度量。这意味着，我向分类器的拟合方法传递成对距离的n_samples_train x n_samples_train矩阵。用knn学习只意味着“存储样本”，但是距离的计算应该只在泛化过程中进行(在这一步骤中，我当然要计算我的训练样本和测试<e
浏览 1提问于2016-12-06得票数 6
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二维空间中的匹配点
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我有两个矩阵，A和B，都是Rows X 2大小的，其中Rows = m , n分别代表A和B。这些m和n表示欧氏空间中的点。我希望执行的任务是匹配来自A和B的最大点数(假设A的点数小于B)，条件是距离小于阈值d，并且每对都是唯一的。
我见过这个，但是这不能解决我的问题，因为A中的每个点都选择了B中的最小值。然而，我从A和B
浏览 1提问于2013-03-31得票数 0
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我遇到了一种情况，我已经混合了数据集，并尝试无监督的聚类。silhouet
浏览 8提问于2020-08-20得票数 1
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纠错码与最小距离
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有三个与纠错码相关的重要参数:码字长度(n)、尺寸(k) (即未编码字符串的长度)和代码的最小距离(d)。两个码字之间的距离是汉明距离，即码字不同的位置数: 0010和0100位于距离2。码的最小距离是两个最接近对方的不同码字之间的距离。线性码是一种简单的纠错码，具有许多优点。其中之一是<em
浏览 4提问于2015-01-12得票数 0
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我在下面的矩阵(mydf)中有5个样本。中心到样本之间的欧几里德距离用距离列表示。如何在样本距离的成对组合(例如，A:A，A:B，A:C....E:E)之间形成与中心相交的关系矩阵。所以我需要计算从A到中心到A (A:A)的欧几里德距离，然后A到中心到B (A:B)，以此类推。例如，A到中心的距离是A (0.0
浏览 1提问于2016-04-15得票数 0
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我有一个矩阵：dimnames(A) = list(c(A1和B1之间的汉明距离，以及一个分类群的A1和C1之间的距离，并保留两者中的最小值作为A1的指定值。然后计算B1和A1 (我们已经做过的)、B1和C1之间的Ham
浏览 2提问于2018-01-04得票数 3
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我在处理大量的时间序列。这些时间序列基本上是每10分钟来一次网络测量，其中有些是周期性的(即带宽)，而另一些则不是(即路由业务量)。
我想要一个简单的算法来做一个在线的“异常点检测”。基本上，我希望将每个时间序列的全部历史数据保存在内存(或磁盘上)中，并且希望在一个活动场景中检测出任何异常值(每次捕获一个新的样本时)。取得这些成果的最佳途径是什么？简单的事情，比如标准差，疯狂，.对于整个数据集，不能
浏览 5提问于2010-08-02得票数 11
在动态时间扭曲中，我一直听说两个距离之间的距离是最短路径元素之和。但我也把距离看作是最远角落里的元素？谁能帮我把这件事弄清楚。示例：z = [0,2,2][[ 0. inf inf inf] [inf 1. 1. 2.]这意味着距离应该是0+0+1+2+2= 5。但是我发现的每个dtw实现都返回距离为2(即总是返回最远
浏览 0提问于2022-01-22得票数 1
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