d2=pdist(X,'seuclidean')[0]
为什么用这个函数计算标准化欧氏距离，维度一样的矩阵但是元素值不一样的矩阵，最后的结果是一样的？
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- 2022-04-09 20:45回答 1 已采纳 def get_path_len(x): return sum((i**2 + j**2)**0.5 for i, j in ((x[k][0] - x[k + 1][0], x[k][1]
- 2021-06-14 22:06回答 3 已采纳 import math def distance(a,b): dist=math.sqrt((a[0]-b[0])**2+(a[1]-b[1])**2+(a[2]-b[2])**2)
- 2022-04-30 09:26回答 2 已采纳 # k-means_opt.py # -*- coding: utf-8 -*- # shutil模块是对os模块的补充，主要针对文件的拷贝、删除、移动、压缩和解压操作 import shutil #
- 2023-06-16 20:39weixin_45975561的博客 欧式距离和标准化欧氏距离
- 2019-01-12 18:39回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/huayunhualuo/article/details/51161933
- 2021-12-13 16:53回答 2 已采纳 %数据 a=[1.8402 2.2128 3.2204 1.5977 2.1502 1.5730 2.4017] ; b0=[1.0609 2
- 2023-03-09 01:30回答 2 已采纳 改成这样 import numpy as np n,m,p,x = map(int, input().split(',')) a = [[] for i in range(p)] for i in r
- 2022-06-20 17:27繁依Fanyi的博客 前面我们提到了 欧式距离，而这里提到的 标准化欧氏距离 (Standardized EuclideanDistance) 是针对 欧式距离 的一种改进。 标准化欧式距离（Standardized EuclideanDistance）主要针对变量 xxx 进行了修改。使其变成...
- 2022-03-20 18:01回答 3 已采纳 报啥错啊？你这个函数传递个point指针有啥用啊？既然已经有point指针了，后面四个变量就不需要了啊 #include<stdio.h> #include<math.h>
- 2019-04-24 16:35标准化欧氏距离是将欧氏距离归一化，以消除不同量纲数据的影响。其方法是先计算出原始数据的均值和标准差，然后用原数据减去均值再除以标准差，最后计算归一化后的欧氏距离。在Python中，可以先计算出向量的均值和...
- 2020-12-20 10:56aurging的博客 为什么Python编程语言在数据科学，机器学习，系统自动化，Web和API开发等方面大放异彩从1991年开始，Python编程语言就被认为是一种填补空白的语言，它是一种编写脚本的方式，可以“自动化那些无聊的东西”，也可以...
- 2020-12-22 02:30weixin_39939601的博客 二维平面上两个点（x1, y1）,（x2, y2）间的欧式距离： 三维空间两个点（x1, y1, z1），（x2，y2，z2）间的欧式距离：n维空间两个点（x11，x12，x13，……），（x21，x22，x23，……）间(两个n维向量)的欧式距离:...
- 2021-01-06 10:57源木不圆丶的博客 halo，大家好，我是特仑苏，今天给大家分享一些Python库，希望可以给大家带来一些用处！ 原作者：http://itGap.ru 原出处：作品文（十大主要Python库）/网站名称（zen.yandex）原文链接：...
- 2023-03-29 08:16完美代码的博客 x1和x2是两个向量，我们使用numpy函数np.sum计算两个向量元素差的平方和，然后再使用np.sqrt函数求平方根得到欧氏距离。x1和x2是两个向量，我们使用numpy函数np.abs计算两个向量元素差的绝对值，并且使用np.sum函数...
- 2020-11-22 14:22weixin_39927144的博客 给个关注和转发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...
- 2019-01-14 22:41山的脚下是我家的博客 1. 曼哈顿距离 def Manhattan(vec1, vec2): npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2) return np.abs(npvec1-npvec2).sum() # Manhattan_Distance, 2. 切比雪夫距离 def Chebyshev(vec1, vec2): ...
- 2024-01-27 15:09Python170文本相似度计算系统是一个利用Python编程语言实现的工具，用于衡量两段文本之间的相似程度。...通过学习和理解这个Python170系统，我们可以深入掌握文本相似度计算的核心原理和技术，并将其应用到实际问题中。
- 2020-09-17 19:531. **计算高维空间中的距离**：首先计算每个数据点与其他所有数据点之间的距离，通常采用欧氏距离。 2. **构建概率分布**：将距离转换为概率，形成一个表示数据点之间相似性的概率分布矩阵。 3. **低维空间映射**：...
- 2020-07-18 18:50农夫小田的博客 维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。 此处讨论...
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