文章目录概述一、关于几种距离1.欧拉距离2.曼哈顿距离3.明可夫斯基距离二、手动实现KNN1.建立数据集2.计算离预测点前K近的点3.根据占比预测总结一下KNN的优缺点：三、sklearn中的KNN1.参数介绍：2.预测鸢尾花数据集3.预测手写数字集 概述回头来整理一下KNN算法的内容，简单来讲KNN算法是一种与距离有关的算法，是机器学习中的一种基于监督学习的一种方法。接下来我们先介绍几种距离的
转载
2023-06-12 21:12:54
171阅读
# 罗曼诺夫斯基准则简介及 Java 实现
## 引言
罗曼诺夫斯基准则（Romano's Rule）是一种软件工程设计原则，旨在提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。该准则通过规定代码的结构和组织方式，使得代码更易于理解、测试和修改。
在本文中，我们将探讨罗曼诺夫斯基准则的主要原理，并给出一些 Java 实现的示例代码。
## 罗曼诺夫斯基准则的主要原则
### 单一职责原则（Singl
原创
2023-09-08 09:23:37
132阅读
在平时需要处理的一些原始数据中，存在着许多噪声数据影响着我们的数据的分析与利用，如何确认这些噪声数据，并去掉这些噪声数据，或者如何将噪声数据对问题的影响降低到最小，本文先进行t检验剔除奇异值、缺失值，识别或删除离群点，之后对处理后的数据进行S-G去噪处理（在这里我们认为噪声是被测量变量的随机误差或方差），之后对去噪性能进行分析：
原创
2021-05-08 13:46:59
3093阅读
明氏距离：明可夫斯基距离（Minkowski Distance）的简称，也被称为闵氏距离。定义的并不是一种距离，而是一组距离。定义：两个n维变量与间的明氏距离定义为： ，其中p是一个变参数。当p=1时，明氏距离即为曼哈顿距离；当p=2时，明氏距离即为欧氏距离；当时，明氏距离即为切比雪夫距离。曼哈顿
转载
2023-12-29 23:35:46
92阅读
本文从公式上表述了欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离记忆闵可夫斯基距离之间的关系。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 2) d(x,y) >= 0 // 距离非负 3) d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是
转载
2023-09-27 11:46:38
135阅读
本文从公式上表述了欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离记忆闵可夫斯基距离之间的关系。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 闵可夫斯基距离：1) d(x,x) = 0
// 到自己的距离为0
2) d(x,y) >= 0
// 距离非负
3) d(x,y) = d(y,x)
// 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A
转载
2024-08-01 17:33:18
37阅读
| | 作业要求 | K-近邻算法及应用 |
| 作业目标 | 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法 |
| 学号 | 3180110234 |【实验目的】
1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法；
2.掌握常见的距离度量方法；
3.掌握K近邻树实现算法；
4.针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。【实验内容】1.实现曼哈顿距离、欧
转载
2023-12-30 23:44:07
131阅读
所列的距离公式列表和代码如下：闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)曼哈顿距离(Manhattan Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)夹角余弦(Cosine)汉明距离(Hamming distance)杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)读者可根据自己需求有
# 如何在 Python 中实现闵可夫斯基距离
闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是一种常用的距离度量方法，常被用于计算点与点之间的距离。在机器学习、图形处理等领域，这种距离度量方法非常重要。对于刚入行的小白来说，实现这一功能可能会感到困惑。本文将详细介绍如何在 Python 中实现闵可夫斯基距离，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
在实现闵可夫斯基距离之前，我们先
一、概述官方定义：两个图形A,B的闵可夫斯基和C={a+b|a∈A,b∈B}通俗一点：从原点向图形A内部的每一个点做向量，将图形B沿每个向量移动，所有的最终位置的并便是闵可夫斯基和（具有交换律） B = {(0, 0), (1, 1), (1, −1)}，则其闵可夫斯基和为A + B = {(1, 0), (2, 1), (2, −1), (0,
本文从公式上表述了欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离记忆闵可夫斯基距离之间的关系。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 2) d(x,y) >= 0 // 距离非负 3) d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的
转载
2024-07-29 16:32:52
82阅读
罗巴切夫斯基双曲几何罗巴切夫斯基几何（Lobachevskian geometry），也称双曲几何，波利亚-罗巴切夫斯基几何或罗氏几何，是一种独立于欧几里得几何的一种几何公理系统。双曲几何的公理系统和欧氏几何的公理系统不同之处在于欧几里得几何的“第五公设”（又称平行公理，等价于“过直线之外一点有唯一的一条直线和已知直线平行”）被代替为“双曲平行公理”（等价于“过直线之外的...
原创
2022-06-09 09:06:56
902阅读
（凸包的）闵可夫斯基和：P4557 [JSOI2018]战争 定义 官方定义：两个点集 \(A,B\) 的闵可夫斯基和为： \(A+B={a+b\ |\ x\in A,y\in B}\) 通俗理解：从原点向图形 \(A\) 内部的每一个点做向量，将图形 \(B\) 向每个向量移动，所有的最终位置便是 ...
转载
2021-08-12 17:14:00
1795阅读
2评论
闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积，池化，解池和广播操作。有关更多信息，请访问文档页面。 pip install git+https://github.com/NVIDIA/Minkow
转载
2021-01-03 13:55:00
676阅读
2评论
参照系s和s’，s和s’在时刻t=t’=0时，原点x=x’=0重合，参照系s’相对于参照系s的速度为v。点p在参照系S中的空间坐标和时间坐标分别为x和t，在参照系S’中的空间坐标和时间坐标分别为xp’和tp’。经典时空观中的时空坐标变换由伽利略变换描述：该变换描述的是欧几里得三维空间的平移，时间和空间无关。相对论时空观下时空坐标变换由洛伦兹变换描述，这对应的是闵可夫斯基空间。闵可夫斯基空间是四维时
Python学习系列文章：? 目录 ? 文章目录 一、概述二、计算公式1. 闵氏距离公式2. 闵氏距离的参数 p3. 闵氏距离的缺点 一、概述 闵可夫斯
计算几何，闵可夫斯基和
闵可夫斯基和： 闵可夫斯基和又称闵可夫斯基加法，是两个欧几里得空间的点集的和。 点集A和点集B的闵可夫斯基和被定义为： A+B={a+b | a属于A，属于B} 例如，平面上有两个三角形，其
闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)，也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离，而是将多个距离公式（曼哈顿距
原创
2022-12-28 11:38:42
3153阅读
# 如何实现闵可夫斯基差集的 Python 图片
在这篇文章中，我将带你完成一个简单的项目，目标是生成一个“闵可夫斯基差集”的 Python 图片。我们将会使用 Python 的 `matplotlib` 和 `numpy` 库。在开始之前，我们先了解整个流程，并列出我们所需的步骤。
## 流程概述
下面是实现我们的目标的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
# 实现闵可夫斯基距离在机器学习中的作用
## 简介
在机器学习中，闵可夫斯基距离是一种常用的距离度量方法，它可以帮助我们计算样本之间的相似性。对于刚入行的小白开发者来说，学习如何实现闵可夫斯基距离可能会有些困难。在本文中，我将指导你完成这个任务，帮助你理解整个流程以及每一步的实现细节。
## 流程概述
下面是实现闵可夫斯基距离在机器学习中的基本流程：
```mermaid
classDia
原创
2024-05-06 05:59:59
124阅读
