两组二维点之间的最小距离(x1，y1)，(x2，y2) - 腾讯云开发者社区

今天讲下常见的几种距离计算方法。 A 欧式距离EuclideanDistance 欧式距离：两点之间的直线距离。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的欧式距离公式： ?...(2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的欧式距离公式： ?...(1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的曼哈顿距离公式： ? (2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的曼哈顿距离公式： ?...C 夹角余弦机器学习中可以把两点看成是空间中的两个向量，通过衡量两向量之间的相似性来衡量样本之间的相似性。 (1)二维平面上两向量a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的夹角余弦公式： ?...(1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的切比雪夫距离公式： ? (2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的切比雪夫距离公式： ?

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A 星算法总结_数据结构与算法知识点总结

（未找到路径） } 估值函数H(X)很有意思，不同的估值函数会带来不同的路径，因此在二维坐标系统下作了个小小的测试：曼哈顿距离在二维平面中点（x1，y1）和点（x2， y2）的曼哈顿距离：...H(X)= abs（x1-x2）+ abs（y1 – y2）。...殴几里得距离在二维平面中点（x1，y1）和点（x2， y2）的曼哈顿距离：H(X)= sqrt（（x1-x2）* （x1-x2）+ （y1 – y2）*（y1 – y2））水平距离这是测着玩的...： H(X)= abs(x1 – x2）垂直距离这也是我测着玩的：H(X) = abs（y1 – y2）迪杰斯特拉算法令H(x) = 0， A星算法就变成了迪杰斯特拉算法，想想还真是...契比雪夫距离 H(X)= max( abs(x1 – x2), abs(y1 – y2) ) 看来加上H（X）效果大有改善！！

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

…,yn) 之间的距离为： d(x,y)=(x1−y1)2+(x2−y2)2+......+(xn−yn)2=i=1∑n(xi−yi)2 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： d12=(x1−x2)2+(y1−y2)2d_{12}=\sqrt{...例如在平面上，坐标（x1, y1）的点P1与坐标（x2, y2）的点P2的曼哈顿距离为：∣x1−x2∣+∣y1−y2∣|x_1-x_2|+|y_1-y_2|∣x1−x2∣+∣y1−y2∣，要注意的是...二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 d12=∣x1−x2∣+∣y1−y2∣d_{12}=|x_1-x_2|+|y_1-y_2|d12=∣x1−x2∣+∣y1−y2∣...二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离： d12=max(∣x2−x1∣,∣y2−y1∣)d_{12}=max(|x_2-x_1|,|y_2-y_1|)d12=max(∣x2

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【译文】30分钟让你分清几种距离

a(x1,y1) ,b(x2,y2) 以及两个向量A和B 它们表示为 A(x11,x12,x13….x1n), B(x21,x22,x23…..x2n). 1.欧式距离欧氏距离就是我们最常见的几何距离...,在二维空间也就是空间内两点的直线距离。　...　　(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? 　　(2)两个n维向量A(x11,x12,…,x1n)与B(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 ? 3....切比雪夫距离切比学夫大家肯定很熟啦,对就是高数那个切比雪夫,这里的切比雪夫距离用一个形象的例子就是下扫雷游戏,一个格子周围总会有8个格子包围,那么从格子a(x1,y1)走到格子b(x2,y2)最少需要多少步...你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步,这就是切比雪夫距离。　　(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?

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收好这份解题模板，助你LeetCode快速刷题

（图来自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9B%BC%E5%93%88%E9%A0%93%E8%B7%9D%E9%9B%A2）一维曼哈顿距离可以理解为一条线上两点之间的距离...在平面上，坐标（x1, y1）的点 P1 与坐标（x2, y2）的点 P2 的曼哈顿距离为：|x1-x2| + |y1 - y2|,其值为 max(x1 - x2 + y1 - y2, x2 - x1...+ y1 - y2, x1 - x2 + y2 - y1, x2 -x1 + y2 - y1) ?...延续上面的思路，|x1-x2| + |y1 - y2| + |z1 - z2|,其值为 : max( x1 - x2 + y1 - y2 + z1 - z2, x1 - x2 + y1 - y2 + z2...- z1, x2 - x1 + y1 - y2 + z1 - z2, x2 - x1 + y1 - y2 + z2 - z1, x1 - x2 + y2 - y1 + z1 - z2, x1 - x2

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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

（本文涉及的代码可以在文末链接中下载）首先，借助于Python随机生成两组二维数据，用于后文的实战。为了能够更加直观地洞察该数据，我们将其绘制成散点图。...T # 绘制两组数据的散点图 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.scatter(x1, y1) plt.scatter(x2, y2) #...、曼哈顿距离等），然后将每个样本点划分到离五角星最近的簇，即子图中按虚线隔开的两部分；子图3，计算两个簇内样本点的均值，得到新的簇中心，即子图中的五角星；子图4，根据新的簇中心，继续计算各样本与五角星之间的距离...这里就使用书中的自定义函数，测试一下K应该对应的值： # 将两组数据集汇总到数据框中 X = pd.DataFrame(np.concatenate([np.array([x1, y1]), np.array...([x2, y2])], axis=1).T) X.rename(columns = {0:'x1',1:'x2'}, inplace = True) # 自定义函数的调用 k_SSE(X, 10)

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曼哈顿距离最小生成树

一、参考博客博客：曼哈顿距离最小生成树与莫队算法博客：学习总结：最小曼哈顿距离生成树二、前置知识 1.曼哈顿距离：给定二维平面上的N个点，在两点之间连边的代价。...证明结论：假设我们以点A为原点建系，考虑在y轴向右45度区域内的任意两点B(x1,y1)和C(x2,y2)，不妨设|AB|≤|AC|（这里的距离为曼哈顿距离），如下图： |AB|=x1+y1，|AC|=...而由于B和C都在y轴向右45度的区域内，有y-x>0且x>0。下面我们分情况讨论： x1>x2且y1>y2。这与|AB|≤|AC|矛盾； x1≤x2且y1>y2。...由前面各种关系可得y1>y2>x2>x1。...与2同理； x1≤x2且y1≤y2。此时显然有|AB|+|BC|=|AC|，即有|AC|>|BC|。综上有|AC|≥|BC|，也即在这个区域内只需选择距离A最近的点向A连边。

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蓝桥杯 C语言省赛习题3 移动距离

输入为3个整数w m n，空格分开，都在1到10000范围内我们的问题是：已知了两个楼号m和n，需要求出它们之间的最短移动距离（不能斜线方向移动） w为排号宽度，m,n为待计算的楼号。...例如：用户输入： 6 8 2 则，程序应该输出： 4 再例如：用户输入： 4 7 20 则，程序应该输出： 5 思路：其实题目的意思不难理解，就是求出2个数之间的最小距离。...楼主一开始的思路是：先建立一个标准的二维数组，然后按照题目的要求变形为“X星球居民小区的楼号分布” 按照题目所给的2个楼号找出对应的数组下标，再求最短距离。（楼主语言表达能力不强=....完整代码： #include #include int main() { int w,m,n; scanf("%d%d%d",&w,&m,&n); int x1,x2,y1,y2; x1=(m-1)/...w; y1=(m-1)%w; x2=(n-1)/w; y2=(n-1)%w; if(x1%2) y1=w-y1-1; if(x2%2) y2=w-y2-1; printf("%d\n",abs(x1-x2

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【AI】浅谈梯度下降算法（实战篇）

，就不得不注意到一个问题：梯度下降可能在局部最小的点收敛； 1、目标函数，即图片： def func_target(x1, x2): return ((x1 + x2 - 4) ** 2...def SGD(x1=0, x2=0, learn_rate=0.01, precision=1e-6, max_iters=10000): y1 = func_target(x1, x2)...* grad_x1 x2 = x2 - learn_rate * grad_x2 y2 = func_target(x1, x2) if (y1 - y2...) < precision: break if y2 y1: y1 = y2 print(f"第 {i+1} 次迭代: x1 值为 {x1},...x2 值为 {x2}, 输出值为 {y2}") print(f"该多项式的极小值为 {y2}, ({x1}, {x2})") return x1, x2, y2 if __

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Machine Learning -- 11种相似性度量方法(总结版)

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： ? (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： ?...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 ?...那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?

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机器学习的相似性度量

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 (3) Matlab计算曼哈顿距离...那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的切比雪夫距离　　这个公式的另一种等价形式是...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦类似的，对于两个

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在机器学习中用到了各式各样的距离

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： ? (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： ?...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 ?...那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?

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利用matlab实现非线性拟合（补）

因为直线的两平面表示不唯一 hold on plot3(x2,y2,z2) plot3(x1,y1,z1,'*'); hold off view(3) %% 演示2 %1 导入数据（这里用的是人工生成的数据...离散点距离假想方程的距离，需要用该点距方程上每个点的距离中的最小值，来近似判断。依然是展示两个例子。第一个是计算三维李萨如图形。...这两个例子的演示代码如下。这里参数方程的Dis_P()由于频繁的计算点与点之间的距离，所以运算速度比第一章单纯函数的Dis()较慢。...=sin(a2*tt); y2=cos(b2*tt); z2=sin(c2*tt); plot3(x2,y2,z2); plot3(x1,y1,z1,'*'); hold off view(3) %...{m}-XX{m}(k)).^2; end Min_distance2=min(Point_distance2);%求出最小距离，即为点与假定函数之间的距离 Sum_N=Sum_N

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Python+OpenGL实现Liang-Barsky算法裁剪直线

任务描述： Liang-Barsky参数化裁剪算法是计算机图形学领域一个经典算法，用来对二维直线进行快速裁剪，使得仅需要绘制直线段落在裁剪窗口中的部分，不显示裁剪窗口之外的内容。...算法原理：如上图，点p1(x1,y1)、p2(x2,y2)确定一条直线段，其与矩形裁剪窗口（左右边界x坐标左右分别为xL和xR，上下边界y坐标分别为yB和yT）四个边的交点分别为A、B、C、D，在A...、B、p1这三个点中选择参数最大（距离终点p2最近）的一个点（即B），从C、D、p2这三个点中选择参数最小（距离起点p1最近）的一个点（即C），这两点之间的线段BC即为最终可见部分。...在该算法中，使用下面的参数方程表示直线p1p2， x = x1 + t×dx y = y1 + t×dy 其中，dx = x2 - x1，dy = y2 - y1，t∈[0,1]。...同理，t2（点C）和t3（点D）是距离直线段终点p2最近的两个参数，已知终点p2对应的参数为1，所以最终可见部分的终点参数为min(1, t2, t3)，得到点C。

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明月机器学习系列023：表格识别（二）

聚类的关键点就是怎么计算不同线段之间的距离，显然这里使用欧式距离还是Manhattan等都是不行的了，我们需要定义自己的距离。...两条线段之间的距离计算，如下：如果两个线段有交点，则距离为0；否则计算两个线段的两个端点之间的距离的最小值的和。...，y=ax+b或者x=ay+b，具体看line_type的值 x1, y1, x2, y2: 线段的两个端点 :param line1,line2: [line_type, a, b,..., y1, x2, y2): """计算点到线的距离""" if l_type: if min(x1, x2)-5 x1..., y1, x2, y2) for ((a, b), l_type, ((y1, x1), (y2, x2))) in \ zip(lines, line_types

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一类强大算法总结！！

两个点之间的欧几里德距离 """ x1, y1 = point1 x2, y2 = point2 distance = math.sqrt((x2 - x1)**2 +...point1: 第一个点的坐标，格式为 (x1, y1) point2: 第二个点的坐标，格式为 (x2, y2) 返回值：两个点之间的曼哈顿距离 ""..." x1, y1 = point1 x2, y2 = point2 distance = abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1) return distance...假设我们有两个二维向量，分别记为 A 和 B。A 的坐标为 (x1, y1)，B 的坐标为 (x2, y2)。...当参数 p = 2 时，闵可夫斯基距离等同于欧几里得距离，计算公式如下： D = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) 欧几里得距离表示两点之间的直线距离。

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机器学习中的相似性度量总结

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： ? (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： ?...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 ?...切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) ---- 国际象棋玩过么？国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?

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机器学习中的相似性度量总结

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 (3) Matlab计算曼哈顿距离...切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) ---- 国际象棋玩过么？国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的切比雪夫距离这个公式的另一种等价形式是...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦类似的，对于两个n维样本点

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机器学习中应用到的各种距离介绍（附上Matlab代码）

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： ? (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： ?...(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 ?...那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?

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求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3

求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /.../ let y2 = 2 // let x3 // let y3 = 4 // 斜率公式 let b let k = (x1 - x2) / (y1 - y2) console.log(k,..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =

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