euclidean-distance

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거리 매트릭스와 관련된 계산 속도를 높이려고합니다. 다음 코드 단편은 스크립트의 출처에서 작동하지만 느립니다. 특정 국가, 연도 및 시나리오 조합을 선택하고 MFAD를 계산하고 MFAD 결과 및 rbind의 조합 정보를 MFADHolder에 씁니다. Rstudio의 새로운 프로파일 링 도구를 사용하여 MFADHolder <- data.table(scenar

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별도의 단계에서 2 차원 경로의 길이를 측정하는 방법

나는 파이썬에서 초보자입니다. 나는 2d에서 길이의 길이를 찾아 내야한다. 나는 내가 뭘 잘못하고 있는지 전혀 모른다. 도와주세요! import math vector1 = v1 vector2 = v2 def length (v): """ Length of a vector in 2-space. Params: v (2-tuple) ve

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유클리드 거리 계산을 위해 행렬 더하기 및 곱셈을 조작하는 방법은 무엇입니까?

난 다음 가지고 D는 N1의 엑스 D1 행렬 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [10 11 12; 13 14 15]; [N1, D1] = size(A); [N2, D2] = size(B); A_sq = sum(A.^2, 2); B_sq = sum(B.^2, 2)'; D = A_sq(:,ones(1,N2)) + B_sq(o

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R - 거리 매트릭스에서 일치하는 요소의 행 및 열 첨자를 얻는 방법

정수 벡터 vec1을 가지고 있으며 dist 함수를 사용하여 먼 행렬을 생성합니다. 거리 매트릭스에서 특정 값의 요소 좌표 (행 및 열)를 가져 오려고합니다. 본질적으로 나는 떨어져있는 한 쌍의 요소를 얻고 싶다. 예를 들면 다음과 같습니다. vec1 <- c(2,3,6,12,17) distMatrix <- dist(vec1) # 1 2 3 4 #2

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두 개의 정규화 된 변수 사이의 제곱 유클리드 거리와 상관 관계 : 비례 계수?

은 내가 내장 iris 데이터 세트, 이미 단지 숫자 컬럼에 데이터를 감소 사용 및 확장 데이터 세트 생성하고 : scaled <- scale(iris[1:4]) 을하지만 다음 작업을 수행 할 때 나는 손실입니다 : 를 scaled 의 유클리드 거리를 계산하여 dist() 함수를 사용하십시오. 이 유클리드 거리의 제곱이 (1 - correlation)에

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roc 곡선 및 스피커 인식

스피커 인식을 위해 유클리드 거리를 사용하고 있습니다. MATLAB에서 perfcurve을 사용하여 ROC 커브를 플롯하려고합니다. 점수가 결과적으로 유클리드 거리이므로, 나는 올바르게하고 있습니까? 감사합니다 Labels=[1 1 1 1 1 1 1 0 0 1]; scores=[18.5573 15.3364 16.8427 19.6381 16.4195 17.3

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Weighted Euclidean 거리 : R

데이터 프레임에서 가중치가있는 유클리드 거리를 갖는 거리 매트릭스를 만들고 싶습니다. 가중치는 벡터에 정의됩니다. library("cluster") a <- c(1,2,3,4,5) b <- c(5,4,3,2,1) c <- c(5,4,1,2,3) df <- data.frame(a,b,c) weighting <- c(1, 2, 3) dm <-

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거리 변환 'bwdist` 출력이 완전히 검은 색입니다

bwdist과 imhmin 이미지가 완전히 검게 표시되는 이유는 무엇입니까? 작업 공간에서 두 행렬을 확인하면 값이 잘 보입니다. 이것을 확인하기 위해이 코드를 Matlab에서 실행할 수 있습니다. 예상되는 결과는 연결된 각 구성 요소의 중심이 낮은 강도를 갖는 반면 연결된 구성 요소의 가장자리는 높은 강도를 갖는 회색 음영 이미지입니다. 가장자리의 픽셀

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유클리드 거리 및 축 값을 기반으로 점을 검색합니다. R

저는 bidimentional scatterplot에 그려지는 문자 a ~ k로 표시된 11 개의 변수가있는 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 유클리드 거리를 사용는 cor<-data.frame(X=c(0.36187115, -0.54755904, -0.82417308, -0.70806545, -0.77422866, -0.70003404, -

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큰 행의 행 사이의 최단 거리 찾기 : 할당 한도 오류

큰 행렬의 모든 행 사이의 거리를 계산하고 싶습니다. 각 행에 대해 가장 낮은 거리를 가진 다른 행을 찾아야합니다. 최종 출력은 가장 먼 거리의 행 ID를 포함하는 목록이어야합니다 (아래 예제의 low_dis_ids 참조). 작은 샘플 크기의 솔루션을 찾을 수있었습니다 (아래 예 참조). 그러나 거리가있는 행렬이 커서 크기가 커지므로 더 큰 샘플 크기로이