numexpr을 사용하여이 코드를 다시 작성해야합니다. 행렬 데이터 [행 x cols]와 벡터 [1 x cols]의 euclidean norm 행렬을 계산하고 있습니다. d = ((data-vec)**2).sum(axis=1)
어떻게 할 수 있습니까? 또 다른 빠른 방법이 있을까요? 내가 hdf5를 사용하고 데이터 매트릭스에서 읽는 문제. 예 :이 코드
기본적으로 TSPLIB의 데이터를 사용하고 있는데이 사양이 있습니다. 이는 (상기 사양에 따른) I의 유클리드 거리를 계산하는 방법이다 : public static double calculateDistance(double x1, double y1, double x2, double y2){
double xDistance = Math.abs(x1 -
나는 어떤 방식 으로든 비교하고 싶은 300.000 정도의 벡터 세트를 가지고 있는데, 주어진 하나의 벡터에서 나는 세 가지 방법을 생각한 가장 가까운 벡터를 찾을 수 있기를 원합니다. 간단한 유클리드 거리 코사인 유사도 는 그람 행렬을 계산하도록 (예를 가우시안 용) 커널을 사용. 벡터를 이산 확률 분포로 처리하고 ( 감각을 만들어 냄) 일부 발산 측정을
다음과 같이 두 개의 numpy 배열이 있습니다. X = np.array([-0.34095692,-0.34044722,-0.27155318,-0.21320583,-0.44657865,-0.19587836, -0.29414279, -0.3948753 ,-0.21655774 , -0.34857087])
Y = np.array([0.16305762,0.3855
2 점 사이의 유클리드 거리를 찾기 위해 C# 프로젝트를 진행 중입니다. for (int i = 0; i < pregcount; i ++)
{
double dist_minima = double.MaxValue;
for (int j = 0; j < poiscount; j ++)
{
double
"할당이 이 (가)"이 아닌 오류를 방지하려면 적절한 방식으로 거대한 거리 매트릭스를 할당하는 방법. 어떤 공간에 무작위로 100,000 포인트가 퍼져 있다고 상상해보십시오. DistMatrix의 절반 인 을 나타내는 행렬 또는 "dist"-object를 어떻게 영리하게 만들 수 있습니까? 어쩌면 많은 수의 거리를 효율적으로 할당 할 수있는 또 다른 객체
나는 분류 된 텍스트의 코퍼가있다. 이것들로부터 벡터를 만듭니다. 각 벡터는 하나의 문서에 해당합니다. 벡터 구성 요소는 TFIDF 값으로 계산 된이 문서의 단어 가중치입니다. 다음으로 모든 클래스가 하나의 벡터로 표현되는 모델을 만듭니다. 모델에는 코퍼스의 클래스만큼 많은 벡터가 있습니다. 모델 벡터의 성분은,이 클래스의 벡터로부터 취해진 모든 성분 값의
KNN 방법에서 거리 측정에 대한 가중치 세트를 식별하고 싶습니다. 나는 MATLAB의 도움을 통해 읽고 나는 그러나 역에 대한 기능이나 제곱 역 (거리를 WRT) 무게 사용자 정의 무게 형태의 함수해야 있다는 것을 발견 : FNC @ FCN은 어디 함수는 음수가 아닌 거리의 행렬을 받아들이고 음수가 아닌 거리 가중치를 포함하는 동일한 크기의 행렬을 반환합
다른 모든 고객에게 각 고객의 평균 (유클리드) 거리를 계산 나는 다음과 같은 속성을 가진 60K 고객의 SAS 데이터 세트를 4) 매장 방문 나는 각각의 거리가 방문의 비교 고객의 수에 의해 가중되는 테이블의 다른 모든 고객에게 각 고객의 평균 가중치 거리를 계산해야 좌표. 예를 들어, 고객 A & 고객 B 사이의 거리는 10입니다. 그런 다음 고객 B의