多目标优化问题NSGAii实例讲解多目标优化问题NSGAii概念介绍首次接触多目标优化问题，以NSGA2为例介绍自己的理解，如有不妥之处，欢迎大家批评指正. NASG II主要由两部分组成，一是非支配排序，二是拥挤距离测算。非支配排序的目的是将群体分级，拥挤距离排序的目的是对同一级别中的个体进行排序。最终选择级别高，拥挤距离大的个体作为下一代。 本文先对概念进行解释，在下一篇中将结合具体实例进行介
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2024-06-04 19:45:20
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NSGA-II基于Pareto占优关系对种群中的个体分级，在每一级中计算每个个体在种群中的密度指标，根据占优关系和密度指标对种群中全部个体排序，然后选择相对较好的个体进入下一代迭代循环。常用的密度指标评估方法有拥挤距离(crowding distance)，k-最近邻(k-nearest neighbor), epsilon占优(epsilon-domination) 、网格(gading)等。N
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2023-10-15 10:08:50
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参考文献：《Yao-Nan Wang, Liang-Hong Wu, Xiao-Fang Yuan: Multi-objective self-adaptive differential evolution with elitist archive and crowding entropy-based diversity measure》MOSADE要点：采用结合帕累托最优的自适应差分进化算法解决
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2024-08-02 18:27:35
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编辑距离编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。 Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein距离）
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2023-08-04 21:10:32
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在实现TextMountain时，生成TCBP时需要计算文本区域点到四条边的距离，由于计算量大，所以最好是使用矩阵运算，提高运行效率。基础讲解：由于需要使用到矩阵运算，最好采用向量的方法来进行表示。为了讲述方便，我们设直线为x轴，用向量oq表示，对于点p，要计算p到直线oq的距离，我们可以任取直线上一点（这里取o）得到向量op，根据图中公式可以求得点到直线的垂足d到点p的向量dp（x,y）,则点到
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2024-02-02 12:17:31
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# 计算欧氏距离
## 引言
在机器学习和数据挖掘领域，欧氏距离是一种常用的度量两个向量之间差异的方法。它衡量了两个向量之间的直线距离，是一种最常见的距离度量方法之一。在Python中，我们可以使用简单的代码来计算欧氏距离。
## 欧氏距离的定义
欧氏距离是指在n维空间中两个点之间的距离。对于两个点P和Q，它们的欧氏距离可以通过以下公式计算：
的用法函数形式：参数介绍：一个无约束的优化问题例子：目标函数：雅可比矩阵hessian矩阵H*p矩阵求解method='nelder-mead'(Nelder-Mead Simplex algorithm)method='BFGS'(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm)method='Ne
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2023-07-04 22:58:37
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【概述】在数据挖掘中，经常需要计算样本之间的相似度，通常做法是计算样本之间的距离。比如判断 A、B、C 三种商品之间的相似性，可以先按照商品特征构建 A、B、C 各自的向量，然后求向量间的距离，距离近就表示彼此相似度高。【曼哈顿距离】曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattan distance），想象在曼哈顿街道上，从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。两个 n 维向
在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。&nbs
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2023-12-14 22:14:20
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马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。1 什么是马氏距离马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 单个数据点的马氏距
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2023-12-26 08:30:00
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# 编辑距离CER计算代码实现教程
编辑距离（CER，Character Error Rate）是用来衡量两个字符串之间的相似度的一个指标。一般来说，这个指标主要用于语音识别、文本校正等领域。
在本文中，我们将用 Python 语言实现 CER 的计算。我们将分步进行操作，并用表格和代码示例阐明每一部分。
## 流程概述
下面是实现编辑距离 CER 的整体流程：
```markdown
原创
2024-09-28 03:57:09
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“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。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉
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2024-08-11 13:18:25
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A, M = X.shape B, _ = self.tsne_matrix.shape assert M == self.n_components # X, (A,M)->(A,B,M) matrix1 = np.repeat(X, B, axis=0) matrix1=matrix1.reshape([A,B,M]) # tsne_matrix, # (B,M)-&...
原创
2021-08-04 09:49:16
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第一种方法 数据库中直接计算set global log_bin_trust_function_creators=TRUE;
DELIMITER $$
--
-- 函数
--
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `get_juli`(`longitude` CHAR(20), `latitude` CHAR(20), `l
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2023-07-03 12:07:17
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随着云计算技术的深入发展，无服务器架构正在兴起。2019 年 2 月，加州大学伯克利分校发表了名为《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》的论文，对 Serverless 的形成、现状以及未来进行了全面的梳理和总结，指出 Serverless 即将成为下一代云服务的主流形态。值得一
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2024-08-14 20:13:17
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1.4 距离计算数值距离的计算是机器学习算法中对分析结果非常重要的衡量标准。数字计算主要集中的两个方面：一方面是距离计算；另一方面是概率计算。距离和概率是机器学习算法中最为核心的数值，是表达信息异同相似的数值体现。 1.4.1 欧氏距离欧氏距离（也称欧几里得度量）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该店到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-11-03 09:38:24
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文章目录一、系统（层次）聚类介绍1.分类准则2.算法的流程步骤2.样本与样本之间的距离计算公式4.类与类之间的距离5.聚类分析需要注意的问题二、系统聚类的SPSS实现三、用图形估计聚类个数1.原理2.绘制图形，辅助确定四、绘制聚类结果图 一、系统（层次）聚类介绍系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据点合成一类，并生成聚类谱
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2023-12-11 01:05:26
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方法一：#调用haversine 包中的方法from haversine import haversine
# 输入的格式：经度，纬度
linfen = (111.5,36.08)
shanghai = (121.47,31.23)
dis = haversine(linfen,shanghai)
print(dis)
# 结果
1133.5471931316163 #单位 km方法二：#调
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2023-05-31 12:27:56
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计算欧式距离是数据分析与机器学习中的一种基本操作，为了更好地理解和实现这一计算，我们将在本篇博文中详细介绍如何使用Python编写欧式距离计算公式的相关代码。下面将依照环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及进阶指南这几个主题展开。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保有一个合适的Python开发环境。以下是配置的步骤：
1. **安装Python**：建议使用Python
距离矩阵的计算在讲距离矩阵之前，先复习一下什么是 欧式距离 :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欧式距离，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)二维平面上两点a(x
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2023-11-20 23:31:30
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