”距离“ 的搜索结果
欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空。间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
中国-河流距离栅格数据
标签： 河流距离
中国-河流距离栅格数据，基于欧式距离处理的结果，可以直接用于转ASC，用于生态位建模。
<br />在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。...
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这一系列问题便是下面要讲的距离度量表示法。但有的读者可能就有疑问了，我是要找邻居，找相似性，怎么又跟距离扯上关系了？ 这是因为特征空间中两个实例点的距离和反应出两个实例点之间的相似性程度。K近邻模型...
雷达作用距离、干扰距离、侦查距离
标签： 雷达原理
在一个期望的脉冲重复周期内，有M1=M2=M或M1+1=M2,只需测出两种回波信号对应的时延t1和t2（为相对于当前发射脉冲的时延），根据下面三种情况，即可求出目标的距离。在常用的脉冲雷达中, 回波信号是滞后于发射脉冲的...
Wasserstein距离也被称为推土机距离（Earth Mover’s Distance，EMD），用来表示两个分布的相似程度。Wasserstein距离衡量了把数据从分布ppp移动成”分布qqq时所需要移动的平均距离的最小值。Wasserstein距离是2000...
欧式距离和马式距离的区别
标签： 机器学习
公式为：KD = V * T + 0.5 * a * T^2，其中V为初始速度，a为加...停止距离：指车辆在制动情况下，从发现障碍物到完全停止所需行驶的距离，公式为：SD = (V^2) / 2g * f，其中V为初始速度，g为重力加速度，f为制动系数。
余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 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。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非...
欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间的即直线距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间，相关联的范数称为欧几里得范数。 nnn维空间中的欧几里得距离： d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2=(x1−y1)2+(x2−y2)2+...
1、欧氏距离（Euclidean Distance） 欧式距离可解释为连接两个点的线段的长度。欧式距离公式非常简单，使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。 代码实现： import numpy as np x=np.random.random(10) y=np....
相似性度量（或距离度量）方法在多元统计中的聚类分析、判别分析中的距离判别法、泛函分析、机器学习等方面都有应用。所以对于数据分析、机器学习等方面，掌握相似性的不同度量方法是十分重要且必要的。 相似性度量...
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