Fréchet distanceFréchet distance经常被用于描述路径相似性。 Fréchet distance(弗雷歇距离)是法国数学家Maurice René Fréchet在1906年提出的一种路径空间相似形描述( 此外还在这篇论文里定义了 度量空间)，这种描述同时还考虑进路径空间距离的因素[1]，对于空间路径的相似性比较适用。[1] Fréchet, M. Mauri
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2023-10-24 21:55:46
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# 如何在Python中实现离散Frechet距离
离散Frechet距离是测量两个曲线之间的"距离"的一种方法，特别用于比较跟踪路径（如GPS轨迹）或形状等。在这篇文章中，我们将逐步指导你实现离散Frechet距离的计算，帮助你掌握它的原理和实现方式。
## 实现步骤概述
我们将按照以下步骤进行实现：
| 步骤 | 描述
## Frechet距离：路径间的相似度度量
### 引言
在计算机科学和机器学习领域，有时需要衡量路径之间的相似度。Frechet距离是一种常用的度量方法，它可以用来比较两条路径的相似程度。本文将介绍Frechet距离的概念、计算方法以及如何使用Python进行计算。
### Frechet距离的定义
Frechet距离是一种路径相似度度量，它考虑了路径的形状和长度。给定两条路径P和Q，Fr
原创
2023-09-04 12:45:48
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0.前言0.1 摘要本文主要讲解了拉格朗日插值法和牛顿插值之间的对比。对于具体插值原理不做深入探讨，如有需要看参考文后的参考文献。0.2 插值、拟合、逼近的几点说明[4]插值：已知若干离散的点，根据这若干离散的点，推断出经过这些离散点的函数或求出这些之间的函数值拟合：根据若干离散的数据，希望得到一个连续的函数，或是更加密集的离散方程与已知点相吻合，这个过程叫做拟合。最小二乘意义下的拟合，是要求拟合
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2024-02-03 07:19:52
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离散信号的FFT我们知道一个信号的傅里叶变换就可以得到该信号的频谱，下面我们就通过matlab具体代码来感受这个过程。实验分析信号输入t=0:0.01:2;
x=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)
plot(x);通过上述代码我们画出一个频率f为50hz(相角-30度)和频率f=100hz（相角90度）
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2023-12-18 20:54:17
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本文主要解决以下几个问题：1.欧拉图能不能有割点，能不能有桥？2.哈密顿图能不能有割点，能不能有桥？首先我们要明白几个定义割点的定义就是在一个图G中，它本来是连通的，去掉一个点v以后这个图G就不连通了，那么点v就被叫做割点。桥的定义就是在一个图G中，它本来也是连通的，去掉一条边x以后这个图就不连通了，那么边x就被称为桥。欧拉图是拥有欧拉闭迹的图。所谓欧拉闭迹，包含两层概念：“闭”和“迹”。我们先来
4.NumPy便捷函数 文章目录1、相关性(np.cov()、diagonal()、trace()、np.abs())2、多项式(np.polyfit()、np.polyval()、np.roots()、np.polyder())3、净额成交量(np.sign()、np.piecewise()、np.array_equal())4、数据平滑(np.hanning()、np.polysub()、np
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2023-11-28 00:33:13
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前言python数据处理与分析学习过程中，需要有这样的一种意识，即元“为什么选择了python而不是其他？”既然选择了python，那么在实际应用中，它到底哪里不一样？大家说的方便、快捷、高复用性具体体现在哪里？带着问题进行学习，会有事半功倍的效果，记忆力和识别能力也会有所提高。在本文，小编跟大家分享的是数据处理与分析中的“离散化或面元”。8种python技巧，让连续数据离散化更简洁。
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2023-11-09 14:13:26
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图和图模型1）一个图G=(V，E)由顶点的非空集V和边的集合E构成。
2）每条边都连接两个不同的顶点且没有两条不同的边连接一对相同顶点的图称为简单图。
3）由多重边连接同一对顶点的图称为多重图。
4）包含环或存在多重边连接同一对顶点或同一个顶点的图称为伪图。
5）简单有向图：不包含环和多重有向边的有向图。
6）混合图：既包含有有向边又包含无向边的图。
可以用图连表示多种模型，例如社交网络、影响图
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2023-09-20 17:25:08
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文献：菜用大豆可溶性糖含量的GWAS及相关候选基因的鉴定摘要可溶性总糖(TSS)是大豆籽粒的重要成分，对大豆风味有重要影响。 作者在两种环境下对264份种质资源进行了调查。利用GWAS获得了27个有意义的SNPs关联。两种环境中均鉴定出显著的SNPs。利用RT-PCR技术对菜用大豆种子中TSS含量进行鉴定，并进行候选基因分析，发现9个候选基因可能是菜用大豆种子中TSS含量的调节因子，这些基因可能参
## Python如何用距离区间法对数据进行离散化处理
在数据分析与处理的过程中，离散化是一个常见的需求，尤其是在特征工程阶段。距离区间法通过将连续数据划分为多个区间，从而将其转化为离散数据，便于后续的模型训练和分析。
- 用户场景还原：
- 数仓数据分析师正在处理用户行为日志，想要识别不同用户的行为模式。
- 由于数据包含多个连续特征，如访问时长、访问频率等，如何有效地将这些特征离散
最近要复习离散数学，不想挂啊，但是又想编程，大家知道啦，程序员离不开代码啊，所用想边复习边写代码，所以就自己用代码去实现一下离散的知识点，当做复习，自知自己的Python很渣，也想借此巩固一下基础，哈哈，事不宜迟，开始吧！ 1.集合 概念：集合是由指定范围内的某些特定对象聚集在一起构成的，元素就是集合中的每一个对象 怎么用python实现集合呢，这个我自定义了一个类，这个类中有一个构造方
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2023-07-05 21:04:54
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数据的离散程度，用来描述一组数据的分散程度。数据离散程度度量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。常见的有几种：平均数、中位数、众数、四分位差、方差、标准差、离散系数。以下简单解释：众数、极差、四分位差、标准差、方差、离散系数。众数：通俗地理解是一组数中出现次数最多的那个数。极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值R=max(i)-min(i)，是所有衡量数
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2023-07-07 21:56:36
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目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
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2023-08-04 19:06:55
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字典中的散列表为了简单起见，这里先集中讨论dict的内部结构，然后再延伸到集合上面。散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般的数据结构教材中，散列表里的单元通常叫作表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。因为 Pyth
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2023-11-19 19:16:39
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matplotlib、numpy、pandas库的基本用法一、matplotlib（一）绘制折线图(二)绘制散点图二、numpy（一）数组array（二）矩阵matrix（三）用numpy求各种距离（1）计算欧氏距离(2)计算曼哈顿距离(3)切比雪夫距离(4)夹角余弦三、pandas（一）Series对象（二）DataFrame(数据表）1.根据字典和Series对象的组合初始化一个Datafr
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2023-10-20 14:40:25
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有限元法，也叫有限单元法，它的基本思想是将一个结构或连续体的求解域离散为若干个子域（单元），并通过它们边界上的结点相互联结成为组合体。有限元法用每一个单元内所假设的近似函数来分片地表示全求解域内待求的未知场变量。而每个单元内的近似函数由未知函数或/及其导数在单元各个结点上的数值和与其对应的插值函数来表示。由于在联结相邻单元的结点上，场函数应具有相同的数值，因而将它们用作数值求解的基本未知量。这样一
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2023-08-14 10:33:02
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知识点 1 . 离散时间信号=离散序列+独立变量具有时间刻度意义 数字信号=离散时间信号+值域刻度离散2 . 时间和频域 变换域：两个维度间信息量不丢失的一种变换 在时间域上的信号x所包含的信息量和频域上的信号y信息量等价，可以理解满足x->y同时满足y->x，中间的这个过程就是傅里叶变换和傅里叶反变换 在频域上抽样得到DFT变换 对频域进行扩展，得到z变换 对一个离散序
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2023-11-13 12:17:34
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所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
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2023-10-21 22:00:14
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起始聚类离散化就是根据利用一定规则对数据进行分类，可以用分桶式或者k-means 等方法 这里用中医证型关联规则挖掘里面的离散化举例，k-means 举例 首先看下图的原数据，该病存在六种证型系数，为了后续的关联算法，需要先将其离散化。import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法
datafile = '../
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2023-08-26 09:17:00
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