下面凌乱的小记一下无监督学习
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聚类：数据相似性
相似性的评估：两个数据样本间的距离
距离：欧氏距离 曼哈顿距离 马氏距离 夹角余弦sklearn 聚类算法 sklearn.cluster，如k-means 近邻传播 DBSCAN等
标准的数据输入格式：[样本个数，特征个数]定义的矩阵形式介绍sklearn.cluster降维主成分分析PCAPCA常用于高维数据集的探
机器学习算法中常常需要使用数据之间的距离来标识两组数据之间的差异，比如k-近邻算法等。本文将介绍经常使用几种距离的概念、计算公式和应用。
这些距包括：
1. 闵可夫斯基距离
2. 欧几里得距离
3. 曼哈顿距离
4. 切比雪夫距离
5. 马氏距离
6. 余弦相似度
7. 皮尔
# 实现 Python 库克距离的指南
库克距离（Cook's Distance）是统计分析中的重要一个概念，用来识别回归分析中影响数据点的异常值。本文将指导你逐步实现库克距离的计算，适合刚入行的小白理解。
## 工作流程
下面的表格展示了我们实现库克距离的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-
原创
2024-09-04 04:18:20
249阅读
1.欧几里得距离 Euclidean distance 欧氏距离也称欧几里得距离，它是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离
二维的公式
d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
三维的公式
d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)
库克两年内将苹果库存从三十一天压缩至两天甚至十五小时的办事风格乔布斯 产品不断创新市场 不管技术技术 不管市场集中精力做好自己专业领域的事情，尽可能的让两个部分有交集(沟通)各自扩展自己的领域，甚至产生谁先达到预期目标的竞争感。
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2012-09-29 09:37:00
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一、简介定义和特征 定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
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2023-08-23 17:11:32
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编辑距离定义：编辑距离，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。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。例如将eeba转变成abac：eba(删除第一个e)aba(将剩下的e替换成a)abac(在末尾插入c)所以eeba和abac的编辑距离就是3俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出
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2023-11-03 22:31:58
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算法原理在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，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。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：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替换为另外一个字符。下面通过示例来看一下。将字符串batyu变为beauty，编辑距离
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2023-11-26 08:58:07
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编译：机器之心，作者：Daniel Daza 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础，本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想，并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离。机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想，例如在 GAN 中令生成器分布接近判别器分布就能伪造出逼真的图像。但是 KL 散度等分布的度量方法有很多局限性，本文则介绍了
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2024-09-22 16:12:40
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# 编辑距离算法的概述与实现
编辑距离（Edit Distance），又被称为Levenshtein距离，是一种用于衡量两个字符串之间相似度的算法。它定义为将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数，操作包括：插入、删除和替换一个字符。编辑距离的实际应用广泛，尤其是在自然语言处理、拼写检查和基因序列比对中。
## 编辑距离的基本思路
编辑距离算法通过动态规划实现，可以有效地解决这个问题。
原创
2024-09-28 03:10:19
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距离计算方法总结在作分类的时候需要估算不同样本之间的相似性度量，常用的方法就是计算样本间的“距离”。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 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(x1,y1)与b(x2
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2023-11-09 08:40:57
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概述最小编辑距离（Minimum Edit Distance）本身是的一个NLP中的一个概念，最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度（word similarity）。定义相似度可以用于拼写纠错，计算生物学上的序列比对，机器翻译，信息提取，语音识别等。编辑距离两个字符串之间有多相似？在搜索引擎中，我们总会有偶尔拼错单词的情况，但我们会发现，即便我们拼错了，搜索引擎也能正确地显示出我们想要的结果
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2024-08-26 13:27:23
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欧氏距离是人们在解析几何里最常用的一种计算方法，但是计算起来比较复杂，要平方，加和，再开方，而人们在空间几何中度量距离很多场合其实是可以做一些简化的。曼哈顿距离就是由 19 世纪著名的德国犹太人数学家赫尔曼·闵可夫斯基发明的（图 1）。 图 1 赫尔曼·闵可夫斯基 赫尔曼·闵可夫斯基在少年时期就在数学方面表现出极高的天分，他是后来四维时空理论的创立者，也曾经是著名物理学家爱因斯坦的老师。 曼哈顿距
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2024-05-17 21:38:25
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# 最大最小距离算法：理论与Python实现
在许多实际应用中，我们常常会遇到一个问题：如何在一组候选解中选择一个最佳解，使得该解到其余解的最小距离最大化？这个问题通常称为**最大最小距离问题**。它在无线网络设计、设施选址等多个领域具有重要的应用价值。本文将介绍最大最小距离算法的基本理论，并给出Python实现代码示例。
## 1. 理论背景
### 1.1 问题描述
设想有 `n` 个
# Python 反距离权重算法（IDW）的科学探索
反距离权重（Inverse Distance Weighting, IDW）是一种常用的空间插值方法，广泛应用于地理信息科学、气象学和环境科学等领域。其基本原理是：在已知的空间数据中，离目标点越近的数据点，所影响的权重越大，反之则越小。
## 反距离权重算法原理
反距离权重算法假设一个给定点的变量值与其周围点的变量值之间存在关系。具体来说
文章目录DBSCAN算法原理DBSCAN算法流程DBSCAN的参数选择DBSCAN优缺点总结 K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。 与基于距离的聚类算法不同的是，基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类。在基于密度的聚类算法中，通过在数据集中寻找被低
EM算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；
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2023-12-01 12:46:01
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live long and prosper使用python求解曼哈顿距离问题所谓曼哈顿距离是指对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道，从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离,因此曼哈顿距离又称为出租车距离，曼哈顿距离不是距离不变量，当坐标轴变动时，点间的距离就会不同。 求解该问题的代码如下：def func(x,y):
return sum
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2024-06-13 10:30:07
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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。例如将kitten一字转成sitting：('kitten' 和 ‘sitting' 的编辑距离为3)sitten (k→s)
sittin (e→i
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2023-08-30 09:21:07
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原标题：Python如何计算编辑距离？算法原理在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，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。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：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替换为另外一个字符。下面通过示例来看一下。将字符
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2023-08-17 16:46:25
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