데이터 프레임을 클러스터하려고하는데 dist 함수를 실행할 때 "강제로 도입 된 NAs"오류가 나타납니다. 하지만 난 그럼 그냥 숫자 값을 갖는 새 DF를 만들어 같은 오류가 있었다 : 내 DF 포함 된 요소 벡터 becuase 인 경우 은 처음에는 이렇게 생각 메시지 : 그래서 나는 내가 왜 확실하지 않다 이 오류 메시지가 표시되는 이유는 무엇입니까?
필로와 함께 Python 3.3을 사용하고 있고, 각각의 이미지에 대해 모든 픽셀 색상을 분석하고 각 색상이 흰색 또는 검정에 가장 가까운 지 계산하려고합니다. 이 수식을 사용하여 유클리드 거리로 시도했습니다. >>>a,b=(127,255) #color value of pixel at position (1,1)
>>>whitedist=sqrt((a-255
두 세트의 셀 데이터가 있습니다. 각 세트에는 x, y 좌표가있는 여러 행 (개별 셀)이 있습니다. 데이터 세트 A의 모든 셀에 대해 가장 작은 거리를 찾고 싶습니다. 데이터 셀은 BI하기에 예 DSA = 0,0 0,1 1,0 DSB 세트 B = 2,2 거리 (d)를 찾을 수있는 세포를 B.을 설정할 않았다 이 ax <- DS1$X
ay <- DS1$Y
여기에서 내가 풀려고하는 문제가 있습니다. 클라이언트는 Node.js 앱에서 관리하는 API를 통해 들어오는 현재 위치를 전송합니다. Cloudant 데이터베이스는 좌표 목록 (수천)을 저장합니다. 얻을 수있는 최적의 방법이 될 것입니다 무엇 A) 클라이언트의 위치의 X 킬로미터 반경 내에 C) 모든 좌표 및 b)는 고객의 위치에서 그 좌표의 각 거리의 목
의 나는 다음과 같은 두 벡터가 있다고 가정 해 봅시다 : x = [(10-1).*rand(7,1) + 1; randi(10,1,1)];
y = [(10-1).*rand(7,1) + 1; randi(10,1,1)];
처음 7 개 요소의 범위 [1,10]에서 연속 값입니다. 마지막 요소는 [1,10] 범위의 정수입니다. 이제 x와 y 사이의 유클리드 거
dicts (sklearn)에서 유클리드 거리를 계산 : 사실 그들은 위키 텍스트에서 단어가 포함 된 X = {'a': 10, 'b': 3, 'c': 5, ...}
Y = {'a': 8, 'c': 3, 'e': 8, ...}
, 그러나 이것은 무슨 뜻인지 보여주기 위해 봉사해야한다 . 반드시 같은 키를 포함하지는 않습니다. 가 처음에 나는이 같은 sk
텍스트 마이닝 프로젝트를 진행하고 있습니다. 일부 LDA 주제 모델링을 수행했으며 지금은 주제 확률을 가지고 있습니다. 네트워크 그래프를 만들 수 있도록 문서간에 유클리드 거리를 얻을 수 있도록 클러스터 패키지를 사용하고 싶지만 오류가 계속 발생합니다. 좋은 시각화 기술에 대한 모든 추천도 따뜻하게 환영 할 것입니다 : 내가 전에 dput() 함수를 사용하
점의 xy 좌표가 있고 평균 점에 대한 사용 거리를 만들고 싶습니다. 내 데이터는 qq 이름 난 dist 기능을 사용하여 거리 행렬을 얻을 수있다 qq
X Y
2 4237.5 4411.5
3 4326.5 4444.5
4 4382.0 4418.0
5 4204.0 4487.5
6 4338.5 4515.0
mydist = as.matri
치수가 r = 2 rows이고 col = 20000 열인 X 행렬을 갖고 있으며 점 쌍 사이의 유클리드 거리의 제곱 거리의 합을 구합니다. 예를 들어 : 하자, X = 1 2 3 4
5 6 7 8
Dist1 = sqrt((1-2)^2 + (5-6)^2))
Dist2 = sqrt((1-3)^2 + (5-7)^2))
and