30 개의 데이터 점 (그림의 녹색 점)에 대한 x-y 좌표 목록이 있으며이를 함께 연결하고자합니다. 어떻게 그것은 R에서 할 수 있습니까? 지금은 각 점의 가장 가까운 이웃을 얻기 위해 각 점 사이의 거리 행렬을 dist()으로 계산했습니다. 그러나 30 에지 쌍에서이 결과는 ... 때로는 여러 가장자리 내가 R에서이 문제를 해결할 수있는 방법 :(하지
나는 현재 여기에 설명 된 알고리즘 다음하는 KD 트리와 가장 가까운 이웃 검색을 구현 해요 : 나는 KD 트리를 구현하기 위해 서로 다른 몇 가지 방법을 통해 온 http://ldots.org/kdtree/ , 하나 포인트는 내부 노드에 저장되며, 리프 노드에만 저장됩니다. 매우 간단한 유스 케이스가 있으므로 (트리를 한 번만 구성하면 수정해야 할 필
3D 공간 좌표에서 근사 식 해싱 (LSH)을 사용하여 근사 이웃을 찾을 수 있다는 많은 토론과 기사를 찾았습니다. 불행히도 모든 실제 작업 예제를 찾을 수 없었습니다. 모든 것이 단일 복사 - 붙여 넣기 코드로 수행 될 수있었습니다. 저는 C# (더 구체적으로 Unity)을 사용하고 있으며 대략적인 NNS를 나타내는 일부 기사가 게임 개발을위한 빠른 접근
k-NN 분류에서 출력은 클래스 멤버십입니다. 객체는 이웃 객체의 다수결에 의해 분류되며 객체는 k 개의 가장 가까운 이웃 사이에서 가장 공통적 인 클래스에 할당됩니다 (k는 양의 정수, 일반적으로 작음). k = 1이면 객체는 해당 단일 가장 가까운 이웃 클래스의 클래스에 간단하게 할당됩니다. k = 3이고 classlabels이 Good = 2 Bad
1 년 동안의 소프트웨어 개발 과정에 대한 최종 프로젝트의 일환으로 안드로이드 앱에서 축구 경기의 결과를 예측하는 knn 프로젝트를 구현해야합니다. 게임 내 교사 추천 k는해야 결과에 따라 인정 평균 목표 게임 사랑하는 당 평균 점에서 게임 사랑하는 당 평균 목표에 차이 : 나는 예측을 사용하여 온라인 호스팅 사이트에 MySQL의 데이터베이스 (byetho
경고 : 상당히 긴 질문입니다. 아마도 너무 길 수도 있습니다. 그렇다면 사과드립니다. kd 트리의 가장 가까운 이웃 검색을 포함하는 프로그램에서 작업하고 있습니다 (이 예에서는 3961 개의 개별 점이있는 11 차원 트리입니다). 우리는 단지 그것들에 대해 배웠을뿐입니다. 나무가 무엇인지 잘 알고있는 동안, 가장 가까운 이웃 탐색에 관해서는 매우 혼란 스
누군가이 코드의 작동 방식을 설명해 주시겠습니까? right = @(i) mod(i, n) + 1;
up = @(i) mod(i, n) + 1;
left = @(i) n + 1 - right(n - i + 1);
down = @(i) n + 1 - up(n - i + 1);
노드를 두 번 클릭 할 수있는 강제 그래프가 있습니다. 그 노드와 이웃 노드 만 표시되고 숨겨진 클래스가 나머지는 표시됨 -> visiblity : hidden 그러나 이것은 하나의 노드에서만 작동합니다 마디. 여러 노드를 선택하고 selectedNode 클래스를 제공 할 수 있습니다. 이제 모든 노드에서 selectedNode 클래스를 사용하여이 인접 알