nearest-neighbor

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    이 두 알고리즘의 차이점은 무엇입니까? 한눈에 그들은 나처럼 똑같아 보입니다. 이미지를 검색하고 k-NN 알고리즘을 사용하여 이미지를 검색하면 k (= 10 등) 이미지를 검색 할 수 있습니다. 유사성 검색 (Similarity Search) 알고리즘에서 10 개의 이미지를 검색 할 수 있습니다 (10 개의 임계 값과 같음). 결과는 k-NN 알고리즘과 동

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    분류를 위해 GLCM과 k-nn을 사용하여 피쳐 추출을했습니다. 지금해야 할 일은 이미지가 잘못 분류 된 이유를 분석하고 문제를 해결하는 것입니다. 나는 시험 데이터의 가장 가까운 이웃을 표시 할 수 있지만 단지처럼 아래 포인트 : 내가 그 이미지 (시험)에 가장 가까운, 즉 쉽게 왜 알 수있는 이미지를 표시 할 (시각적으로) 가장 가까운 이미지입니다. 하

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    데이터 세트의 N 항목 각각에 대해 상위 20 개의 비슷한 항목을 계산하고 싶습니다. 각 항목은 M 크기의 기능을 사용하여 표시됩니다. 따라서 데이터 크기는 N_items X M_features입니다. n_neighbors (기본값은 5)을 지정하지 않으면 kneighbors 함수에 많은 시간이 걸립니다. 그러나 n_neighbors = N_items을 지

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    두 번째 점을 각각 morton code으로 변환하기 위해 decode/encode 방법을 구현했습니다. points=[(200,300),(500,150),(100,50)] mortonCodes = {} for p in points: mortonCodes[encode(p)] = p nearest = findNearestNeighbor(mor

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    큰 igraph 객체가 있습니다. 그래프의 정점에 대해 초기 노드에서 거리 d보다 작은 노드를 나열하는 데 관심이 있습니다. 예를 들어 V0에서 3 단계 내에서 정점을 찾고 있다면 함수는 첫 번째 열에 초기 정점까지의 거리와 두 번째 열에 정점 이름이 포함 된 데이터 프레임을 반환합니다. level, vertex.name 0, V0 1, V23 1,

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    Point_set_2 데이터 구조를 사용하여 쿼리 포인트의 가장 가까운 이웃을 찾고, 이웃의 인덱스를 검색하고 싶습니다. 다음 코드를 사용했지만 info()가 오류를 생성합니다. 나는 또한 this post를 봐 왔지만, 나를 위해 우선 순위를 Point_set_2 방법을 사용하고 있습니다 : #include <CGAL/Exact_predicates_ine

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    두 가지 별도의 관련 질문이 있습니다. 먼저 subset_original_data.csv 파일 내의 모든 데이터 요소에 대해 가장 가까운 공사 현장 (construction_layer.csv)까지의 거리를 결정하고 싶습니다. 가장 근접한 이웃을 계산하기 위해 gDistance() 함수를 사용하려고하지만 다른 아이디어도 열어두고 있습니다. 이데이터 프레임을

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    나는 주어진 점 2 개와 상자 안쪽에 두 번째 점이있다. 우리는 가장 가까운 점을 찾을 필요가있다. 상자를 가로 지르는 두 점 사이의 교차점에 위치합니다 (그림 참조). 그리고 나중에 내부 점과 교차점 사이의 거리를 찾으십시오. 어디에서 시작해야할지 모르며 파이썬에서 문제를 해결하는 방법을 모르겠습니다. 사용할 수있는 기존 라이브러리가 있습니까?

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    각 원자의 반경, 각 원자의 위치 및 상자 크기를 포함한 N 원자의 데이터가 있습니다. 각 원자가 접촉하고있는 원자의 수를 계산하고 결과를 저장하려고합니다. 이는 지정된 절단 거리 내의 원자 수를 계산하는 것과 같습니다. 박스는주기적인 경계 조건을 가지고 있으므로 각 원자 사이에서 계산 된 거리가 가능한 최소가되도록 원자를 재 매핑하는 데 어려움이 발생합니

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    하나의 TFIDF에 대해 닉번을 실행할 수 있지만 목록에 대해서는 실행할 수 없습니다. 세부 사항이 나오기 전에 각 데이터 포인트에 대한 닉 바를 실행하는 데 오랜 시간이 걸리고 니스 플레이어에게 포인트 목록을 최적화하면 내부적으로 최적화 될 것이라고 생각합니다. 윈 문서를 기반으로 : http://scikit-learn.org/stable/modules/