请通过我对LSI (机械工程背景)的理解来理解我:
在LSI中执行SVD之后,有3个矩阵:
U,S,V转座。
U将单词与主题进行比较,S是衡量每个特征强度的一种方法。将主题与文档进行比较。
U dot S dot Vt
返回SVD之前的原始矩阵。没有做太多(没有)深度代数,似乎:
U dot S dot **Ut**
返回一项一项的矩阵,该矩阵提供了两个术语之间的比较。也就是说,一个术语与其他术语的关系,是一种比较词而不是成分的DSM (设计结构矩阵)。我可能完全错了,但我尝试了一个样本数据集,结果似乎是有意义的。这可能只是偏见(我想让它起作用,所以我看到了我想要的)。我不能发布结果,因为
我正在试着检测一个白色的球最初接触的是什么颜色的球。
所有球的坐标和颜色都是已知的,并且球的视频源将是顶视图,因此只有x-y坐标。
我对检测到的球的代码如下
*//draw all detected circles
for (int i = 0; i < circles->total; i++)
{
// round the floats to an int
float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
我有一组不同像素的RGB矩阵。(N像素=> n行,RGB => 3列)。我必须计算出这个矩阵中任意两个像素之间的最小RGB距离。我尝试了循环方法,但是由于集合太大(比方说N=24000),看起来程序需要很长时间才能完成。还有别的办法吗?我读过关于pdist的文章,但是RGB欧几里德距离不能和它一起使用。
k=1;
for i = 1:N
for j = 1:N
if (i~=j)
dist_vect(k)=RGB_dist(U(i,1),U(j,1),U(i,2),U(j,2),U(i,3),U(j,3))
k=k+1
使用Python3.6。当使用曼哈顿距离进行相似性度量时,我没有得到符合逻辑的结果。即使与皮尔逊和欧几里得相关的结果相比,欧几里德和曼哈顿的单位看起来不一样?
我正在开发一种粗略的推荐模型,通过测量首选项X的用户评级与同一项的其他用户评级之间的相似性来推荐相似的项目,并推荐与提出请求的用户非常匹配的其他用户的项目。
我得到的结果是
Pearson:
[('Men in Black II', 0.12754201365635218), ('Fried Green Tomatoes', 0.11361596992427059), ('Miami Vice
首先,我知道欧几里得距离是什么,以及它在两个向量之间的作用或计算。
但我的问题是关于,如何计算两个类对象之间的距离,例如在Java或任何其他面向对象语言的中。我读了很多关于机器学习的东西,已经用库写了一个分类器,但是我想知道欧几里得距离是如何计算的,例如,当我有这个对象时:
class Object{
String name;
Color color;
int price;
int anotherProperty;
double something;
List<AnotherObject> another;
}
我已经知道的(如果我没
根据大规模杀伤性武器( WMD )的说法,它受word2vec模型的启发,使用word2vec向量空间将文档1移动到文档2(在地球移动器距离度量的背景下)。从文件中:
Assume we are provided with a word2vec embedding matrix
X ∈ Rd×n for a finite size vocabulary of n words. The
ith column, xi ∈ Rd, represents the embedding of the ith
word in d-dimensional space. We assume text doc
我有一个非常稀疏的向量df数据集(超过95%的零),我正在测量另一个稀疏向量sample之间的距离。
现在,由于我处理的向量非常稀疏,我假设余弦距离的计算要比欧几里得快得多,但情况似乎并非如此。
这是正常行为吗?还是我做错什么了?或者,在稀疏向量中,余弦距离更有效的说法甚至不是真的?
(all_distances包含多种类型的距离,但我们这里讨论的唯一距离是scipy.spatial.distance.euclidean和scipy.spatial.distance.cosine)
我的代码
for d_name, d_func in all_distances.items():
t
我有一个500dim和1000dim的word2vec模型中的词向量。我正在计算500到1000维的一些示例向量之间的欧几里德距离。我的问题是,我读过关于维度诅咒的论文:欧几里德距离在高维空间中不起作用。但在这里,这两个维度的结果非常相似。我计算了1000个维度向量之间的欧几里得距离:
distance beween girl and boy
18.1915241847
cosine between girl and boy
0.785652955784
l1 distance beween girl and boy
18.1915241847
distance between g