[推荐] 有一个非常难的问题,求解答,高维数据求欧式距离加速 [问题点数:400分,结帖人grf9527]

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余弦相似度 && 欧式距离
Euclidean vs. Cosine Distance 余弦相似度通常用作度量距离的度量,当矢量的大小不重要时。 例如,在处理由字数统计的文本<em>数据</em>时会发生这种情况。 我们可以假定,当文档1中的单词(例如科学)比文档2中更频繁出现时,该文档1与科学主题更相关。 然而,也可能是我们正在处理不均匀长度的文档(例如维基百科文章)。 然后,科学可能在文献1中出现得更多,只是因为它比文献2长。余弦相似性...
机器学习两种距离——欧式距离和马氏距离
欧氏距离和马氏距离以及马氏距离的实现
python中对高维时间序列数据按时间和个体降维成堆积数的方法(求均值)
这样的<em>数据</em>一句话就能ga
(转)知乎:维度灾难
对于大多数<em>数据</em>,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到<em>一个</em>超平面,将其完美分割。
特征匹配之:采用CPU指令集SSE快速计算特征点描述子之间的欧氏\汉明距离
摘要:最近在做倾斜摄影测量中的倾斜影像精确匹配,采用vlSift(做了相关实验,OpenCV中的Sift算法实现不如VLfeat中的Sift算法实现,具体原因还不明白,希望知道的博友告知)对影像提点,之后进行特征点匹配(省略匹配的详细过程)。由于需要匹配的特征点的<em>数据</em>量很大故需要采用SSE技术更快速的计算128维描述子之间的欧氏距离。经过试验,在采用SSE后倾斜影像精确匹配的速度提高了2倍(在经过...
C# 实现欧几里得距离(Euclidean Distance Score)
public void calculate(double[,] points) { var distanceArray = new double[points.Length, points.Length]; for (int i = 0; i < points.Length; i++) for (int j = 0; j < points.Length; j++) d
R中快速计算欧式距离
之前我一直用的R里的dist函数,<em>非常</em>笨重。 现在有<em>一个</em>2000*1000维的矩阵。从<em>数据</em>的观点看,每一行代表<em>一个</em>记录,一列是<em>一个</em>特征。现在要计算记录之间两两的<em>欧式距离</em>,结果保存成<em>一个</em>2000*2000的矩阵。 计算方法及结果对比如下。 > mat > system.time({ + smat + mat1 + mat3 + mat4 + diag(mat4)
已知三边之和用回溯法求三角形个数
设x1、x2、x3是<em>一个</em>三角形的三条边,而且x1+x2+x3=n,其中n为常量。请问有多少种不同的三角形?采用回溯法给出<em>解答</em>过程。 要求: (1)给出解向量的形式,指出搜索树的类型; (2)描述剪枝操作; (3)画出找到<em>一个</em>解所生成的部分搜索树,并给出这个解; (4) 给出回溯算法。 ...
欧氏距离缺点及改进及马氏距离
欧氏距离,最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为:欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点。它将样品的不同属性(即各指标或各变量量纲)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求。例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性...
高维聚类
维数灾难的表现 在<em>高维</em>空间下,几乎所有的点对之间的距离都差不多相等 考虑<em>一个</em>d维欧式空间,假设在<em>一个</em>单位立方体内随机选择n个点。首先,如果d为1,那么久相当于在<em>一个</em>长度为1的线段上随机放置点,那么将会有两类点连续点(距离很近)和线段两端的点(距离很远),这些点的平均距离是1/3。 证明可以做如下变换,取数轴上的区间[0,h],两点的随机左边为a,b. 则a,b相互独立,都服从[0,h...
python求各种距离公式
今天<em>一个</em>偶然的机会体会到了python<em>数据</em>运算的强大。求<em>一个</em>数组各样本之间的距离仅简单的几句代码就行。看来真的技术改变世界啊。废话不多说,记下来怕以后忘记。 from scipy.spatial.distance import pdist, squareform下面结合API文档标注一下具体用法: 1.X = pdist(X, 'euclidean')计算数组X样本之间的<em>欧式距离</em> 返回值为
求矩阵中向量两两间的欧氏距离(python实现)
假设有两个三维向量集,用矩阵表示: 要求A,B两个集合中的元素两两间欧氏距离。 先求出ABT: 然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方,并扩展为2*3矩阵: 然后: 将上面这个矩阵一开平方,就得到了A,B向量集两两间的<em>欧式距离</em>了。 代码: def EuclideanDistances(A, B): BT = B.transpose() # vecP...
坦克大战源代码
坦克大战源代码,还只有基本引擎,图片显示有<em>问题</em>,求高手<em>解答</em>
通过矩阵求两个向量集中元素两两之间的欧氏距离(python实现),比直接分开求更快速
在很多算法中都会涉及到求向量<em>欧式距离</em>,例如机器学习中的KNN算法,就需要对由训练集A和测试集B中的向量组成的所有有序对(Ai,Bi),求出Ai和Bi的<em>欧式距离</em>。这样的话就会带来<em>一个</em>二重的嵌套循环,在向量集很大时效率不高。 这里介绍如何将这一过程用矩阵运算实现。 假设有两个三维向量集,用矩阵表示:  A=[a11a12a21a22a31a32] B=⎡⎣⎢⎢b11
Python计算一个点到所有点的欧式距离
distances = np.sqrt(np.sum(np.asarray(airportPosition - x_vals)**2, axis=1))airportPosition是矩阵中的某<em>一个</em>点x_vals是矩阵中所有的点distances是某<em>一个</em>点到所有点的距离矩阵
极简代码(三)—— 欧式距离
可能还不算是最简单的实现吧,至少形式上,稍微优化一点:def euclidean(x, y): d = 0. for xi, yi in zip(x, y): d += (xi-yi)**2 return math.sqrt(d) euclidean([0, 3], [4, 0])
用java编写欧氏距离,标准欧氏距离,以及当输入是一个矩阵时返回一个欧氏距离数组
用java编写欧氏距离,标准欧氏距离,以及当输入是<em>一个</em>矩阵时返回<em>一个</em>欧氏距离数组
欧氏距离比较相似度的python实现
# -*- coding: utf-8 -*- import xlrd import xlwt import unicodedataworkbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\wangqiqi\Desktop\classify.xlsx') #读取sheet1工作簿获取待分类<em>数据</em> def read_sheet1(): sheet1 = workbook.
欧氏距离 vs 马氏距离
欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是<em>一个</em>通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。 在二维和三维空间中的<em>欧式距离</em>的就是两点之间的距离,二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 三维的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 推广到n维空间,<em>欧式距离</em>的公式是
最优解问题的求解
1. 一般来说题目中需要求解出最优解的<em>问题</em>,我们是可以使用普通递归,递推,深度优先搜索,记忆型的递归,贪心或者动态规划来进行求解的 其中使用普通的递归或者深搜,递推这些<em>数据</em>量较小的情况下求解速度还行,假如<em>数据</em>量相对大一点的情况下,而且节点的数量比较多,这个时候使用这些方法来解决往往会耗时比较大,有时候都需要求解半天了,原因是它需要搜索搜索的可能,把每一条路都尝试一遍,等到所有的路径走完才结束搜索...
对比欧氏距离与余弦相似度
<em>欧式距离</em>欧氏距离就是我们平常所说的距离,如果是平面上的两个点 A(x1,y1)A(x_1,y_1) 和 B(x2,y2)B(x_2,y_2) ,那么 A 与 B 的<em>欧式距离</em>就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2} ;如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1)A(x_1,y_1,z_1) 和
knn常见问题汇总
一、kNN概念描述 kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(<em>数据</em>),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。 kNN算法的核心思想是,在<em>一个</em>含未知样本的空间,可以根据离这个样本最邻近的k个样本的<em>数据</em>类型来确定样本的<em>数据</em>类型。       该算法涉及3个主要因素:训练
python计算欧氏距离
def OsDistance(vector1, vector2): sqDiffVector = vector1-vector2 sqDiffVector=sqDiffVector**2 sqDistances = sqDiffVector.sum() distance = sqDistances**0.5 return distance 以上代码计算两
两个一维稀疏矩阵之间的距离计算
在sklearn中没有找到能够直接针对稀疏矩阵进行聚类的方法,自己先写了个距离计算 def cal_distance(coo1,coo2): '''计算两个COO格式稀疏向量<em>欧式距离</em>''' common = set(arr1.col)&amp;amp;set(arr2.col) unique1 = set(arr1.col)-set(arr2.col) unique2 ...
欧氏距离计算
一、不转换成rddval pointsWithIndex=list.asScala.toList.zipWithIndex val dis = pointsWithIndex.flatMap(a => pointsWithIndex.filter(_._2 > a._2).map((a, _))) .map({ case (a, b) => (a._1.getTrackletID, b.
2.1.4 部分和问题(深度优先搜索基础)
深度优先搜索(DFS,Depth-First Search)是搜索的手段之一。它从某个状态开始,不断地转移状态直到无法转移,然后回退到前一步的状态,继续转移到其他状态,如此不断重复,直至找到最终的解。例如求解数独,首先在某个格子内填入适当的数字,然后再继续在下<em>一个</em>格子内填入数字,如此继续下去。如果发现某个格子无解了,就放弃前<em>一个</em>格子上选择的数字,改用其他可行的数组。根据深度优先搜索的特点,采用递归
看程序员怎么解决食堂排队问题
点击上方“程序人生”,选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿(媛)身边的故事作者寒食君i原文标题食堂中的生产-消费模型如需转载,请联系原作者授权。在学校的时候,我不爱去食堂...
高维检索树
求<em>高维</em>数之间的距离,在文件中处理
计算欧氏距离cvNorm
Norm 计算数组的绝对范数, 绝对差分范数或者相对差分范数 double cvNorm( const CvArr* arr1, const CvArr* arr2=NULL, int norm_type=CV_L2, const CvArr* mask=NULL ); 参数: arr1             第一输入图像 arr2             第二输入图像 ,如果
R语言——欧式距离的快速计算方法
之前计算<em>欧式距离</em>的时候,直接使用了dist()方法。但是在实际应用中,这种方法在处理大量<em>数据</em>的时候会被截断,运行时间很长。 百度出来<em>一个</em>感觉很高大上的方法: 快速<em>欧式距离</em>计算【豆瓣】 里面提供了一种运算方法,代码如下: mat &amp;lt;- matrix(runif(2000*1000),nrow=2000) system.time({ smat &amp;lt;- apply(mat, 1...
T19216 毒瘤题 bitset求七维偏序 分块
http://www.elijahqi.win/2018/01/17/t19216/ ‎ 题目描述 题目名称是骗你的(^_^) ——————————————————————————————————— 蒟蒻leoly最近天天被Icefox吊打网络流TvT 蒟蒻leoly最近天天被elijahqi喂狗粮喂到撑TvT 蒟蒻leoly最近天天被VisJiao智商碾压TvT —————————
实现两个点集的欧式距离和索引值寻找(含有两种解法,for循环和矩阵操作)
一,直接for循环 两个点集points1,points2,用dist来存储距离  points1=np.array([[1,2],[3,4]]) points2 = np.array([[5, 6],[7,8]]) dist = np.zeros(shape=[points1.shape[0],points2.shape[0]]) for i in range(points1.shape[...
向量间距离计算
Matlab计算两个向量间的欧氏距离、卡方距离、cosine相似度、Earth Mover距离、L1距离 转自http://www.cs.columbia.edu/~mmerler/project/code/pdist2.m % This function belongs to Piotr Dollar's Toolbox % http://vision.ucsd.edu/~pdollar/t
机器学习--准备数据与Numpy(八)--距离矩阵计算
距离矩阵的计算距离矩阵参考资料在讲距离矩阵之前,先复习一下什么是 <em>欧式距离</em> :在做分类时,常常需要估算两个样本间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时经常就用到两个样本间的“距离”(Distance),采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。​经常使用的度量方法是<em>欧式距离</em>,欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二...
2.2.7 局部最优化问题
局部最优化<em>问题</em> 如图左侧所示,似乎存在很多局部最优解。某个算法可能会困在局部最优解里,而不能达到全局最优解。如果通过画图的情况,比如说这种两纬度的情况,就很容易出现许多局部最优解。然而,通过这样的低纬来理解<em>高维</em>是不正确的。 事实上如果你要创建<em>一个</em>神经网络,通常梯度为0的点并不是图中局部最优点,而是右图中的鞍点(saddle points),在<em>高维</em>情况,我们通常碰到的是鞍点而不是局部最优点。...
使用TensorFlow实现余弦距离/欧氏距离(Euclidean distance)以及Attention矩阵的计算
最近在使用tensorflow完成句子相似度建模等任务时常常会用到各种距离的计算,而且有很多论文提出了Attention机制,所以这里就介绍一下如何使用tensorflow实现上述各种功能。 这里首先假定我们的输入是两个四维的Tensor,然后我们需要计算的是其中某个维度的距离。比如说我们的输入是batch个句子,句长是sent_len, 每个词被表示成embed_size的词向量。所以我们的输入
蓝桥杯 【基础练习】 特殊回文数
<em>问题</em>一:回文数 <em>问题</em>描述   1221是<em>一个</em><em>非常</em>特殊的数,它从左边读和从右边读是一样的,编程求所有这样的四位十进制数。 输出格式   按从小到大的顺序输出满足条件的四位十进制数。 思路:分别求出这个四位数的每<em>一个</em>位上的数,然后做比较 #include using namespace std; int main() { for(int n=1000
推荐系统(1)-计算欧式距离分数
计算<em>欧式距离</em>分数 <em>欧式距离</em>分数:代表一种相似度指标,可以计算两个<em>数据</em>点之间的欧几里得距离 以电影推荐系统为例 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- ''' 计算<em>欧式距离</em>分数 ''' import json import numpy as np # 定义<em>一个</em>计算两个用户之间欧几里得距离的函数 user1和user2 def euclidean_s...
洛谷 P1939 【模板】矩阵加速(数列):优化递推式的方法——矩阵快速幂
在大多数情况下,O(n)的效率都是值得骄傲的,然而,有时候并不是,比如如何在一秒钟内算出<em>一个</em>递推式的第1e9项,很明显O(n)不行了。 然而常数级又不太现实,除非你的数学<em>非常</em>好,这题又比较简单,你推了<em>一个</em>特征方程的通项公式…… 所以考虑log的做法:矩阵快速幂 如果你还不知道矩阵快速幂是什么,请走这边:传送门 对于这道题,嗯,模板嘛,已经告诉你了式子,就只需要考虑矩阵了,对于整个过程,我们
基于稀疏矩阵的k近邻(KNN)实现
基于稀疏矩阵的k近邻(KNN)实现zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09        元旦了!要跨入2015了!呵呵,忙了挺久,没有更新博客了,博客也悄悄地蒙上了一层灰。在跨年之际,闲来无事,也总结下之前的一些散乱的东西,记录在博客中,恢复点生气。良久未笔,辞藻异常生疏。嗯,祝大家2015再谱人生华丽篇章! 一、概述       这里我们先来看看当我
蓝桥杯:回文数
题目: 1221是<em>一个</em><em>非常</em>特殊的数,它从左边读和从右边读是一样的,编程求所有这样的四位十进制数。 输出格式   按从小到大的顺序输出满足条件的四位十进制数。 代码: #include using namespace std; int main(){ for(int i=1000;i<10000;i++){ int a=i/1000; int b=i%1000/1
算法训练 特殊的数字四十
算法训练 特殊的数字四十               特殊的数字四十 <em>问题</em>描述   1234是<em>一个</em><em>非常</em>特殊的四位数,因为它的各位数之和为10,编程求所有这样的四位十进制数。 输出格式   按从小到大的顺序输出满足条件的四位十进制数。每个数字占用一行。 import java.util.*; public class Main { public static void fun()
支持向量机求最优分类面的一个实例解答
支持向量机求最优分类面的<em>一个</em>实例<em>解答</em>,就是给定几个样本点,求最优分类面
特征点匹配方法(SIFT匹配)的一点见解
SIFT匹配方法的提出 为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了 比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的<em>一个</em>SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中<em>欧式距离</em>最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点,因为对于错误匹配,由于特征空间的<em>高维</em>性,相似
高维数据的聚类算法
      实验室周汇报,刚好轮到讲子空间聚类,上网查了一下,发现文章特别少,于是决定把我这几天查到的资料共享一下。中间部分是我自己的理解,文章后面放了ppt的pdf版本。 下面就开始了.....       聚类算法是人工智能、<em>数据</em>挖掘等领域的关键技术之一,有着广泛的应用。随着大<em>数据</em>时代的到来,产生了大量不一致<em>数据</em>、混合类型<em>数据</em>和部分值缺失的<em>数据</em>等。典型的聚类算法对这些<em>数据</em>集聚类时遇到难题。...
最难回答的20个科学大问题
最难回答的20大科学<em>问题</em> 英国《卫报》 从宇宙的奥秘到人为什么会做梦,人类至今依然有许多难题没有得到<em>解答</em>。而近日英国《卫报》进行了一些有益的尝试——他们试图<em>解答</em>位列前排的那几十大科学<em>问题</em>。这些谜题既可以说是科学巨轮前进方向上的灯塔,却也未尝不是所有“航海者”——科学家们的终极“噩梦”。 这就是当今人们最该知道却最难于回答的20个科学<em>问题</em>。  <em>问题</em>一:宇宙由何组成? 尽管天文学作为一门科学
textbox数据绑定的错误
求大家给予<em>解答</em>,谢谢!
约瑟夫环的数学推导、数学方法求最后出圈的数字、循环单链表求所有出圈数字顺序
约瑟夫环是<em>一个</em>数学的应用<em>问题</em>:已知n个人(以编号1,2,3…n分别表示)围坐在一张圆桌周围;从编号为k的人开始报数,数到m的那个人出列;他的下<em>一个</em>人又从1开始报数,数到m的那个人又出列;依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列。 前几天,在一篇文章中得知了约瑟夫环的<em>问题</em>。然后,就涉及了解决办法。这个<em>问题</em>,在许多计算机或者关于<em>数据</em>结构的书中都有提及,而其中的解决办法便是使用循环链表——无论这
1501091144-蓝桥杯-基础练习 回文数
基础练习 回文数   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB        <em>问题</em>描述   1221是<em>一个</em><em>非常</em>特殊的数,它从左边读和从右边读是一样的,编程求所有这样的四位十进制数。 输出格式   按从小到大的顺序输出满足条件的四位十进制数。  解题思路     首位不能为0,只循环两次就好,因为后两位跟前两位对称。 错误
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tensorflow·这么逆天,反人类,这么难搞;
tensorflow·这么逆天,反人类,这么难搞;还有多少人在坚持这个架构,稍微改动一点小代码;就能改几天;以前C语言几句话就能搞定,这需要各种tf。还高报错;无语了。。。。学艺不精!!!!!!!!!!...
1501081940-蓝桥杯-基础练习 特殊回文数
基础练习 特殊回文数   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB        <em>问题</em>描述   123321是<em>一个</em><em>非常</em>特殊的数,它从左边读和从右边读是一样的。   输入<em>一个</em>正整数n, 编程求所有这样的五位和六位十进制数,满足各位数字之和等于n 。 输入格式   输入一行,包含<em>一个</em>正整数n。 输出格式   按从小到大的顺序输出满足条件
大二刚刚学了下行列式,觉得难算,写了个行列式程序
线性代数的最开始行列式基础,遇上些比较难算的花上的时间较长,那天刚好女朋友在边上,写了一题好久都没和答案对上,挫败感十足,后面发现答案错了,下定决心写<em>一个</em>行列式程序自动计算。该程序用于学习,进行检验,同学们切记不能放弃笔算。 /** * Created by mac on 2018/3/20. */ public class LineProblem { public static vo...
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我们是很有底线的