kdtree

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    KD 트리에서 Z 차원으로 읽기

    지리학 적 유사성에 대한 여러 테이블을 분석하는 프로그램을 작성하는 최선의 방법에 대해 몇 달 동안 놀았습니다. 중첩 된 for-loops에서 현재 KD-Tree를 사용하여 모든 작업을 시도했습니다. 이 경우, 제 3 차원에서 읽을 때 나는 그것이 제대로 작동 확실하지 오전하지만 당신은 내가 먼저 하나의 단위로 (x, y)의 위치를 ​​계산하고 볼 수 있듯
    python coordinates geospatial data-mining kdtree 2016-12-02

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    5 가까운 이웃 KD 트리를 사용

    빨간 점 (T-SNE2)에서 청색 점 (T-SNE1)의 각 점에 대해 5 개의 가장 가까운 이웃을 찾고 싶습니다. 그래서 나는이 코드를 작성하여 올바른 방법을 찾았지만 그렇게 할 수있는 것이 옳지 않은지 확실하지 않습니다. X = np.random.random((10, 2)) # 10 points in 3 dimensions Y = np.random.ra
    machine-learning scikit-learn nearest-neighbor kdtree 2017-10-01

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    정확한 Nearest Neighbor를위한 구조와 근사 버전을위한 구조 중 어느 것입니까?

    LSH는 ANN에 널리 사용되는 알고리즘입니다. k-d 트리가 아마도 NN을 정확하게 해결하기위한 가장 일반적인 솔루션 일 수 있습니다. 그러나 this survey를 읽고 나는이 구조를 발견하고 나는 NN 또는 ANN 해결하기 위해있는 것을 이해하지 않는다 : 쿼드/옥트 트리 볼 트리 R-트리 M-트리 나는 ANN에 전념 어떤 설문 조사를 발견하지 않았다
    data-structures nearest-neighbor dimension kdtree approximate-nn-searching 2016-10-27

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    sklearn.neighbors.KDTree 메모리 요건

    메모리 소비에 대한 설명이있다 documentation sklearn.neighbors.KDTree대해 : 트리 비늘 대략 N_SAMPLES/leaf_size를 저장하는데 필요한 메모리 양 . 이 leaf_size 더 큰 얻을 때, 메모리가 나무 감소를 저장하는 데 필요한 것을 의미합니까? leaf_size은 트리에 리프 노드 수를 지정하므로 많은 노드가있
    scikit-learn kdtree 2017-02-05

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    거리 값으로 표의 기존 보정 값 집합 (표에있는)을 일치시킵니다.

    값을 일치시키는 여러 가지 방법을 살펴 봤는데이 경우 가장 좋은 옵션이 무엇인지 잘 모르겠습니다. X, Y, DX, DY : -233200.0 -233200.0 -19.4 21.4 -212000.0 -233200.0 -23.7 23.8 -190800.0 -233200.0 -26.8 26.4 -169600.0 -233200.0 -39.0 33.5 -1
    python pandas matching kdtree 2017-10-13

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    std :: ptr_fun 템플릿 클래스 및 struct의 인수 문제

    libkdtree ++를 사용하면서 RRT를 구현하려고 노력하고 있습니다.이 라이브러리를 사용하는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. examples 다음, 나는 그런 나의 RRT 클래스의 윤곽을 정의하려고 : Severity Code Description Project File Line Suppression State Error C2664 's
    c++ templates functional-programming kdtree 2017-02-06

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    보조 식별자가 각 포인트에 할당 된 Scipy kd-tree

    임의의 정수가 지정된 3D 좌표로 kd 트리를 작성하려고합니다. 예를 들어 튜플 ([34534.65424, 10957.00023, -79.154323], 32). 그러나 scipy.spatial.cKDTree()를 numpy 배열 이외의 다른 방법으로 사용하는 방법을 찾을 수 없습니다. 식별자는 numpy 배열의 네 번째 필드 일 수도 있지만 트리는 처음
    python numpy scipy kdtree 2017-12-08

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    두 배열에 걸쳐 ckdtree 검색을위한 vectorize 루프

    임의의 위치에 위도, 경도 및 표고 값이있는 CSV 파일이 있습니다. IDW 보간을 적용하여 일반 그리드를 생성하려고했습니다. 가장 가까운 이웃 검색을 위해 scipy.spatial.cKDTree을 사용하고 알려지지 않은 지점에서 표고 값을 찾습니다. 출력 격자에 크기 (z < 1000 X1000)가있는 경우 다음 코드가 올바르게 작동합니다. 크기가 커지면
    python numpy vectorization kdtree 2017-12-11

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    sklearn KNN 분류기에서 버그를 찾았습니까? 아니면 모든 것이 의도 한대로 작동합니까?

    나는 파이썬 sklearn k 가장 가까운 이웃 분류 자로 놀아왔다. 그리고 나는 그것이 올바르게 작동하지 않는다고 믿는다. 위의 k가 1보다 큰 결과는 틀렸다. 필자는 샘플 코드에 따라 다른 k-nn 방법이 어떻게 다른지 시각화하려고 시도했습니다. 코드는 길지만 복잡하지는 않습니다. 사진을 찍으려면 직접 실행하십시오. 약 10 점의 열 형태로 샘플 2D
    python scikit-learn knn kdtree 2017-10-25

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    KDTree double 형 정수

    나는 kdtree을 만드는 2 차원 좌표의 목록을 가지고 있습니다. 좌표는 double입니다. [508180.748, 195333.973] 나는 numpy를 사용하여 생성하고 배열 한 다음 scipy의 KDTree 함수를 사용합니다. import numpy as np import scipy.spatial points_array = np.array(po
    python numpy scipy kdtree 2017-01-05
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