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搜索资源列表

  1. 图像检索中颜色的特征提取及匹配算法

  2. 图像检索中颜色的特征提取及匹配算法，以家权欧几里得距离，中心距得加权距离，直方图交集算法等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-30
    • 文件大小：36864
    • 提供者：lovelyliuwei

  1. 改进的蚂蚁聚类算法 曲建华

  2. 该算法不再采用欧几里得距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性，在处理带有对称性质的数据集时，可以有效地识别给定数据集的聚类数目和合适的划分。

  3. 所属分类：互联网

  1. 三维的欧几里得距离估计

  2. 这是一个根据欧几里得距离计算坐标的一个小程序。希望对大家有些帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-05
    • 文件大小：420
    • 提供者：gexuanmaijia

  1. A星算法求最短路径（C++）

  2. 本程序中的20个城市点的坐标是自己随便设的，两城市之间的费用是随机生成的，要么相通，想通则是大于两城市之间的欧几里得距离的，开发平台为VS2008 实现语言为C++

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-06-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：chanincsdn001

  1. 推荐系统实验报告

  2. 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-03-27
    • 文件大小：75776
    • 提供者：chengsimin

  1. Clustering算法

  2. 通过对聚类算法初始点选择策略的分析和比较,经典k-means算法在GIS海量数据处理上的效率问题,提出了随机采样的k-means算法来进行坐标聚类;并将随机采样k-means算法应用于GIS中心选址,充分利用GIS数据分析和处理能力,以城市间的欧几里得距离为相似条件,采用最大最小原则选取初始点进行聚类,从而缓解局部最优解产生的概率;选取中心城市作为目标对象,从而提高商业决策的充分性和可靠性;经仿真结果验证了所提出的随机取样k-means算法的有效性和正确率。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-09-03
    • 文件大小：2048
    • 提供者：znbinger123

  1. 基于层次聚类的多维数据分析

  2. 基于层次聚类的多维数据分析算法，凝聚层次算法: 初始阶段，将每个样本点分别当做其类簇，然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件。 传统的凝聚层次聚类算法有AGENES，初始时，AGENES将每个样本点自为一簇，然后这些簇根据某种准则逐渐合并，例如，如果簇C1中的一个样本点和簇C2中的一个样本点之间的距离是所有不同类簇的样本点间欧几里得距离最近的，则认为簇C1和簇C2是相似可合并的。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-19
    • 文件大小：98304
    • 提供者：u014212996

  1. 利用欧几里得距离实现的KNN分类器

  2. 利用欧几里得距离和样本投票实现的KNN分类器，输入包括训练数据、测试数据、K距离，输出是测试数据的分类结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-12-03
    • 文件大小：1024
    • 提供者：xxxchangfeng

  1. OpenCV---基于欧几里得距离计算公式的图像二值化实现

  2. OpenCV---基于欧几里得距离计算公式的图像二值化实现.具体的讲解见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/50409862

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-26
    • 文件大小：31744
    • 提供者：freeape

  1. python 欧几里得距离练习实例

  2. Python 机器学习 欧几里得距离

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：phynikesi

  1. matlab开发-QAM的欧几里得距离最小值

  2. matlab开发-QAM的欧几里得距离最小值。基于最小欧氏距离的QAM检测方法

  3. 所属分类：其它

  1. Python+Opencv2（一）Hausdorff距离

  2. 文章目录一、Hausdorff介绍二、Python小实例 一、Hausdorff介绍 豪斯多夫距离以德国数学家（Hausdorff，Felix， 1868～1942）来命名，豪斯多夫距离是在度量空间中任意两个集合之间定义的一种距离。 这个说法大家可能不太熟悉，反而大家熟知的欧几里得距离或者欧式距离 欧几里得几何称为等距同构下的豪斯多夫距离。 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。 （图片摘自百度百科） 欧式距离是两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38663973

  1. 三维空间中直线间距离的计算

  2. 三维欧几里得空间中，直线间距离的计算（包括：相交、平行和异面直线三种情况）

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：708608
    • 提供者：yang_deyuan

  1. 基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

  2. 本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程 基于用户

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38733414

  1. 如何实现一个简单的音乐推荐系统？——利用欧几里得空间距离算法（向量空间距离）

  2. 举例如下：音乐推荐的两种推荐方式 第一种：基于相似用户做推荐 如何判断两个用户是相似用户？ 我们可以根据两个用户对一些随机的歌曲的喜爱程度进行相似度度量。一个用户对一首歌单曲循环记5分，分享记4分，收藏记3分，搜索记2分，听完记1分，没听过记0分，直接跳过记-1分； ​ 安静 晴天 十年 后来 你 5 3 3 0 小明4 5 2 1 那么你和小明的欧几里得距离就是 (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2=7 \sqrt{ (5-4)^2+(3-5)^2+(3-2)^2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38723810

  1. 基于项目的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

  2. 本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理 基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法，主要是根据用户对项目的某一种操作行为，构成项目-用户操作行为矩阵，根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度，最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分高的项目，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程 基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤：构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38588854

  1. 基于对数-欧几里得距离的地面红外图像云分类

  2. 基于对数-欧几里得距离的地面红外图像云分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：870400
    • 提供者：weixin_38737144

  1. p-adic度量空间中整数距离测量的流处理方法

  2. 本文以整数的p-adic表示为研究对象，以实现p-adic度量空间中整数的距离测量。 作者首先运用欧几里得算法来推导多项式表示中的正整数的系数，可以通过类似的二进制补码求解方法来获得其对应的负整数。 其次，将系数分别从mod p映射到p层的第n次幂，其中n可以为0至接近无穷大。 最后，通过Java 8编程和Javaslang库，实现了基于多路树的测距方法和数据存储结构。 研究结果可应用于基于p-adic度量的p-adic数字表示和非欧几里德空间任务解决方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38599518

  1. 欧几里得距离：计算欧几里得距离为2D3DnD空间中的两点-源码

  2. 欧氏距离 欧几里德距离是一个用于计算-友好NPM模块 在n维空间中的两个向量之间。 安装 npm install euclidean-distance --save 用法 var distance = require ( 'euclidean-distance' ) distance ( [ 0 , 0 ] , [ 1 , 0 ] ) // 1 distance ( [ 0 , 0 ] , [ 3 , 2 ] ) // 3.605551275463989 distance ( [ - 7 ,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42131414

  1. 勾股模糊集的距离测度及其在多属性决策中的应用

  2. 首先,讨论3种勾股模糊数排序方法的特点,指出其中两种排序方法的不足;其次,研究勾股模糊集的结构特征,指出勾股模糊数本质上由隶属度、非隶属度、自信度和自信度方向4个特征参数完全刻画;再次,利用上述4个参数分别构造勾股模糊数和勾股模糊集之间的海明距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离,并研究这些距离公式的性质;最后,借助理想点法给出基于勾股模糊集距离的多属性决策方法,并通过实例验证所提方法的合理性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38684743
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