根据我浅薄的知识，以及粗浅的语言，随意总结一下。1.马氏距离（Manhattan distance），还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具体贴一张图，应该就能明白。上图摘自维基百科，红蓝黄皆为曼哈顿距离，绿色为欧式距离。 2.欧式距离欧式距离又称欧几里得距离或欧几里得度量（Euclidean Metric），以空间为基准的两点之间最短距离，与之后的切比雪夫距离的差别是，只算在空间下。说
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2024-01-17 08:23:04
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马氏距离(Mahalanobis Distence)是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。什么是马氏距离似乎是一种更好度量相似度的方法。马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进
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2023-10-07 16:07:11
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目录1. 简单的判别分析_ 距离判别法2. Fisher判别分析/线性判别分析2.1 针对2分类问题2.1.1 投影降维2.1.2 组内偏差2.2.3 组间偏差2.2.4 最佳投影2.2 推广至多分类3. 分析步骤4. 相关链接4.1 LDA相关知识4.2 LDA和PCA的区别5. 分析小结 距离判别法是利用重心，和哪类的重心隔得更近，就判别为哪一类。Fisher 判别法则是利用“同类差别较小、
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2023-11-28 07:16:28
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简介 详见维基百科概念：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。例如：1011101与1001001之间的汉明距离是2。2143896与2233796之间的汉明距离是3。"toned"与"roses"之间的汉明距离是3。汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉
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2024-08-18 10:38:24
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球面距离 球面上两点之间的最短连线的长度，就是经过这两点的大圆在这两点间的一段劣弧的长度（大圆就是经过球心的平面截球面所得的圆）。这个弧长叫做两点的球面距离。求法如下： 设若角AOB（球心角)为θ，大球的半径为R，A点维度、经度为（x1，y1）,B点维度、经度为（x2，y2）,则
点到线段最短距离的运算与点到直线的最短距离的运算二者之间存在一定的差别，即求点到线段最短距离时需要考虑参考点在沿线段方向的投影点是否在线段上，若在线段上才可采用点到直线距离公式，如图1所示。 &nb
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2023-08-03 10:49:42
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# 实现Python自定义迭代器距离
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python自定义迭代器距离。这将帮助你更好地理解Python迭代器的工作原理，并为你未来的开发工作提供帮助。
### 流程步骤
下面是实现Python自定义迭代器距离的步骤，你可以将其理解为一个流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --
原创
2024-06-17 05:52:20
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# Python中定义两点距离的方法
在Python中，我们经常需要计算两个点之间的距离。这在很多领域都是非常常见的问题，比如在地理信息系统中计算两个坐标点之间的距离，或者在机器学习中计算两个样本之间的相似度。本文将介绍几种在Python中定义两点距离的方法，并提供相应的代码示例。
## 欧氏距离
欧氏距离是最常见的两点距离定义方法之一，它是两个点在n维空间中的直线距离。在二维空间中，欧氏距
原创
2023-07-27 06:51:15
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自定义滚动距离 元素.scrollTop;浏览器的滚动距离 window.sscrollTop
原创
2022-06-29 19:58:14
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机器学习-各类距离的定义 两个向量之间的距离（此时向量作为n维坐标系中的点）计算，在数学上称为向量的距离（distance），也称为样本之间的相似性度量（Similarity Measurement） 它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度。直觉上，距离越近的就越相似，越容易归为一类；距离越远就越
原创
2022-06-10 20:06:04
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Python Numpy计算各类距离1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coeff
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2023-08-23 17:01:28
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最近项目需要做近似文本的对比，看到最小编辑距离能够一定程度来区分文本相似度，下面是两段代码：def normal_leven(str1, str2):len_str1 = len(str1) + 1len_str2 = len(str2) + 1# 创建矩阵matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]# 矩阵的第一行for i in range(
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2023-10-20 23:15:13
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1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串删除：将字符串中的某个字符删除替换：将字符串中的某个字符串替换为另一个字符为了更好地说明编辑距离的概念
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2023-06-26 14:43:34
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OpenCV中的图像处理 —— 霍夫线 / 圈变换 + 图像分割（分水岭算法） + 交互式前景提取（GrabCut算法）?上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取ErrorError! 目录??OpenCV中的图像处理 —— 霍夫线 / 圈变换 + 图像分割（分水岭算法）
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2023-08-22 13:37:36
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上一节讲到了vection是给玩家带来“移动感”的因素，它提供良好VR体验的关键之一。那么VR中我们一般用哪些方式来提供vection呢？1首先来简单了解一下人体和空间相关的感知机制。视觉线索 visual cues2：空间感知最关键的因素。通过周围环境的变化来判断自己的变化。主要有：深度知觉 depth perception：又称距离知觉或空间知觉3。即是人看实物时感受到的深度感，比如我们看同一
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2023-11-21 06:35:10
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一、距离测定原理 1、伪距测量 伪距测量是利用全球卫星定位系统进行导航定位的最基本的方法，其基本原理是：在某一瞬间利用GPS接收机同时测定至少四颗卫星的伪距，根据已知的卫星位置 和伪距观测值，采用距离交会法求出接收机的三维坐标和时钟改正数。伪距定位法定一次位的精度并不高，但定位速度快，经几小时的定位也可达米级的若再增加观 测时间，精度还可
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2023-09-09 21:18:20
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# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Python程序员面试算法宝典---解题总结: 第5章 字符串 5.19 如何求字符串的编辑距离
题目:
编辑距离又称为Levenshtein距离，是指两个字符串之间由一个转成另一个所需的
最少编辑操作次数。许可的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。请设计并实现一个算法来计算两个字符串
的编辑距离，并计算
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2024-02-24 16:50:25
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最近在学计算机仿真，把一些简单的仿真方法分享一下，也帮自己记忆。不是计算机专业，只是感兴趣选的选修课，代码写的不好，路过的大神轻喷。基础欧拉公式欧拉公式，一阶数值方法，可以说是入门级的了吧。简单介绍如下，其实就是根据当前点坐标求导数，乘以步长后加上当前的函数值即近似于下一个点的函数值，是一阶的，个人感觉在实用于导数变化很小的情况下导数变化大的情况下还是挺粗糙的，甚至有的时候还会跑飞。对应的代码也挺
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2023-10-18 20:39:19
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一直让我困惑的问题是：abc与ca之间的编辑距离究竟等于几？问了很多同学和网友：大家的普遍观点是：如果在编辑距离定义中指明相邻交换操作为原子操作，那么应该等于2；反之，如果在编辑距离定义中为定义相邻交换操作为原子操作那么应该等于3。为了更好地阐明这个问题，先给出编辑距离的两种定义形式 1.Levenshtein distance(以下简称L氏距离)。 此距离由Levenshtein 于1965年定
安装方法：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python-Levenshtein安装了python-Levenshtein之后就可以使用了：使用方法import Levenshtein
str1 = "Apple"
str2 = "application"
# 计算编辑距离，输出从一个字符串变为另一个字符串的最少操
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2023-07-18 16:27:56
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