맞춤 거리가있는 matlab에서 링크 기능을 사용하고 싶습니다. 내 거리 함수 형태이다 : 그래서 matrix = rand(132,18)
거리 벡터 [1x8646]; D_matrix = squareform(Distance,'tomatrix');
것이다 소정 Distance = pdist(matrix,@mydistance);
되는 모든 페어를 co
, I는 문자열 NumPy와 배열을 가지고, 그리고이 함수를 이용하여 요소의 각 쌍 사이의 쌍대 편집 거리 계산하려는 : http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.13.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.pdist.html 에서 scipy.spatial.distance.pdist을 >>> d[
pdist 명령을 사용하여 매트릭스에 저장된 x와 y 좌표 간의 거리를 찾습니다. X = [100 100;
0 100;
100 0;
500 400;
300 600;];
D = pdist(X,'euclidean')
이는 15 요소 벡터를 반환합니다. : 행이 각각 존재 [Length xcoordinate1 ycoo
시계열을 클러스터하려고합니다. 클러스터 내 요소는 모양은 같지만 규모가 다릅니다. 따라서 클러스터링에 메트릭으로 상관 계수를 사용하고 싶습니다. 나는 상관 관계 또는 피어슨 계수 거리 (어떤 제안이나 대안도 환영합니다)를 시도하고 있습니다. 그러나 dist에 NaN 값이 있기 때문에 Z = linkage (dist)를 실행하면 다음 코드가 오류를 반환합니다
파이썬에서 pdist 함수에 문제가 있습니다. 나는 그들 사이의 거리를 찾고 싶은 점의 좌표를 가지고 있지만 그것들을 좌표로 생각하지 않고 좌표가 아닌 두 점 사이의 거리를 찾는다 (좌표가 아니라 십진수로 좌표를 고려한다). 지금까지이 문제를 해결하는 방법을 찾지 못했습니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. 즉, 좌표를 변환해야합니까? 다음은 샘플 코드입니
pdist을 사용할 때 의문이 생겼습니다. 조언을 해 주시면 감사하겠습니다. pdist(D)은 일반적으로 여러 차원에 대한 거리의 합계를 제공하지만 거리를 별도로 가져 오려고합니다. 예를 들어 데이터 세트가 S이고 10 * 2 매트릭스 인 경우 pdist(S(:,1)) 및 pdist(S(:,2))을 별도로 사용하지만 데이터에 여러 차원이있는 경우 매우 비효
나는 매우 큰 scipy 스파 스 csr 매트릭스를 가지고 있습니다. 그것은 100,000x2,000,000 차원 매트릭스입니다. X이라고합시다. 각 행은 2,000,000 차원 공간의 샘플 벡터입니다. 각 샘플 쌍 간의 코사인 거리를 매우 효율적으로 계산해야합니다. 나는 X에있는 벡터의 서브셋과 함께 sklearn pairwise_distances 함수를
이 질문에 재개 : Compute the pairwise distance in scipy with missing values 테스트 케이스를 (유클리드 거리를 사용하여) 내가 함께 그룹화되어 다른 길이 taht를 가진 시리즈의 페어의 거리를 계산하려면 내가 가장 효율적인 가능한 방법으로 그것을해야한다. 그것은이 될 수있는 일을하게 하나 개의 방법 : imp