거리를 계산하려면이 코드를 썼습니다. 그러나 ValueError: math domain error의 오류가 발생했습니다. 반복을에서 import math
a=[[5, 10],
[16, 23]]
b=[[6, 1], [21, 2]]
dL=[]
dist=[]
k=0
h=1
for i in range(len(a)):
dL=[]
KNN 구현의 두 가지 방법이 있습니다. 나는 그것들이 두 가지 거리 측정 값이라는 것을 모았지만, 나는 그것이 어떻게 다른지 이해하지 못한다. 나는 그 방법을 보려고했지만 아무런 운이 없었습니다. def euclideanDistance(in1,in2):
return np.linalg.norm(in1-in2)
def L1Distance(in1,
KNeighborsClassifier에서 표준 유클리드 메트릭을 사용하고 싶습니다. knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k,metric='seuclidean')
knn.fit(newx,y)
과 형식 오류가 표시 : C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.py in
그래서 배열 [n m] 및 나는 각 행과 배열의 다른 행 사이의 유클리드 거리를 C++로 코딩해야하고 새로운 distance-array [n n] 모든 셀의 값은 교차 된 행 사이의 거리입니다. 거리 어레이 : 견인 행 또는 토우 레코드 사이 r0 r1 .....rn
r0 0
r1 0
. 0
. 0
rn
CVS 파일에 저장된 두 좌표 간의 거리를 계산하고 싶습니다. CVS 파일에는 각각 X 좌표와 Y 좌표에 대해 언급되는 두 개의 열이 있습니다. 저장된 점 사이에 유클리드 거리 공식을 적용하고 결과를 콘솔에 인쇄하려고합니다. 같은 경우 CVS 파일의 포인트를 배열로 가져 와서 해당 배열을 콘솔에 출력하고 거리 공식을 적용한 다음 오름차순에 따라 정렬하고 추
옥타브의 행렬 A에 벡터의 최대 유클리드 거리를 계산해야합니다. 내가 지금까지 무엇을 가지고 :이 작동하지 않습니다 내가 왜 모르는 for i=1:n
for k=i:n+1
C=A(:,i)-A(:,k);
maxdiff=max(norm(C),maxdiff);
endfor
endfor
. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다
OpenCV에서 SURF 기능 간의 거리를 가져오고 싶습니다. HDBSCAN을 사용하여 SURF 디스크립터 사이의 거리를 계산해야하는 기능을 클러스터링하여 이미지의 객체 인스턴스를 일치시킵니다. 나는 FLANN과 Brute Force Matcher와 같은 알고리즘이 그런 거리를 계산해야한다는 것을 알고 있지만 OpenCV 코드를 살펴본 후에 어떻게하는지 알
1,096 개의 값을 포함하는 두 개의 텍스트 파일 (신경 네트워크 계층에서 추출한 기능)이 있습니다. 첫 번째 텍스트 파일의 첫 번째 요소를 두 번째 텍스트 파일의 첫 번째 요소에서 빼는 등 모든 1,096 십진수 값까지 빼기를 원합니다. 그런 다음이 빼기의 합계를 가져 와서 나중에 사용할 수 있도록 변수에 저장하고 싶습니다. 저는 각 요소에 액세스하는