배송에 데이터를 저장하는 바이너리 검색 트리를 작성한 경우 검색 키는 음향 서명입니다. 트리를 검색 할 때 올바른 서명이있는 선박이나 검색된 서명과 가장 일치하는 선박을 반환하고 싶습니다. (가장 가까운 유클리드 거리를 가진 선박을 보는 것). 내가 겪고있는 문제는 실제 수치가 아닌 다른 서명을 비교하는 방법입니다. 그렇다면 수행 된 모든 검색은 순차적이며
p은 각 행이 특정 점의 좌표를 제공하는 위치의 첫 번째 세트의 행렬입니다. 마찬가지로 q을 각 행이 특정 점의 좌표를 제공하는 두 번째 위치 집합의 행렬이라고 합니다. 이어서 페어에 대한 수식의 제곱 유클리드 거리이다 : k(i,j) = (p(i,:) - q(j,:))*(p(i,:) - q(j,:))',
p(i,:) 매트릭스 p의 i 번째 행을 나타내
그래서 3D 포인트의 참조 세트 (R이라고 부름)와 다른 많은 3D 포인트 세트 (그 세트의 데이터 세트 점 P 및 그 Pi에있는 각 데이터 세트). 파이의 각 포인트에 대한 , 각 지점의 비교 : 작업이 일부 파이와 R.에서 유클리드 거리를 나는 그것을 볼 수있는 방법을 데이터 포인트를 최소화 파이를 반환하는 것입니다 이있다 R과 두 점 사이의 최소 차이
내가 읽고 있었다. Similarity Measure 갑자기 내 온 세상이 무너지고 있었다. 클러스터링 기술을 사용하여 검색 엔진을 구현했습니다. 클러스터링의 경우 유클리드 거리로 거리 측정 값을 갖는 K 평균을 사용했습니다. 결과를 표시하기 위해 코사인 유사도를 사용했습니다. 놀랍도록 정확한 결과를 얻고있었습니다.하지만 지금 내가 읽은 것은, 내가 한 것
OpenGL에서 부드러운 질감 기반 윤곽 효과가 적용됩니다. 지금까지 나는 거의 모든 종류의 가장자리 감지 알고리즘을 시도했는데 대부분 원유 및 들쭉날쭉 한 윤곽선으로 나타났습니다. 그런 다음 Distance Field에 대해 읽었습니다. 꽤 좋은 거리 필드를 보여주는 예를 발견했습니다. 다음은 GLSL 코드는 다음과 같습니다 #version 420
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Java에서 Apache Commons RealVector 및 ArrayRealVector 클래스를 사용하고 있습니다. 나는 내가 제곱 유클리드 거리를 얻기 위해 찾고 있어요, 그러나 double dist = v1.getDistance(v2);
로 두 개의 벡터 v1 및 V2 사이의 유클리드 거리를 계산할 수 있습니다. 나는 아파치 커먼즈 Vector3
R^d의 점 x_1, x_2, ... x_n \에서 주어진다. k 포인트 사이의 거리의 합이 최소가되도록 k 포인트의 하위 세트를 찾고 싶습니다. Naively 이것은 O (n choose k) 문제이지만 더 빠른 알고리즘을 찾고 있습니다. I는 두 개의 다른 등가 제제 을 생각할 수 최소 에지 웨이트 도당 문제가 : 그래프와 같은 점을 생각 에지 가중치는
나는 2 메쉬의 Hausdorff 거리를 구현해야합니다. meshes는 인간 기관의 다른 세분화 결과이며, 나는 그것들을 비교해야합니다. 하나의 mesh는 금색 seg입니다. 두 번째는 분할 알고리즘의 결과입니다. 나는 하우스 도르프 거리를 사용해야하지만 정확히 무엇을해야하는지 이해하는 데는 몇 가지 문제가 있습니다. meshB에서 meshA의 각 점에 가
그래서 이전 데이터 시각화를 새로운 플랫폼으로 변환하고 커뮤니티 정렬 기능에 조금 갇혀 있습니다. 원래 코드에서 저자는 코사인 유사성 계산기를 사용하여 집적 클러스터링을 사용하는 것처럼 보입니다. Javascript에서 접근하는 가장 좋은 방법은 메트릭으로 사용자 정의 코사인 유사성 함수를 사용하여 clusterfck로 트리를 만드는 것입니다. 트리는 내가
3 개의 열 R, G, B에 저장된 수천 개의 데이터 포인트가있는 MySQL 테이블이 있습니다. 유클리드 거리를 사용하여 주어진 포인트 (a, b, c)에 가장 가까운 데이터 포인트를 어떻게 찾을 수 있습니까? 색상의 RGB 값을 테이블에 별도로 저장하므로 각 열의 값은 0-255로 제한됩니다. 내가하려는 것은 유클리드 거리가 가장 작은 색을 찾아서 가장