4520: [Cqoi2016]K远点对 Description 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N， K。接下来 N 行，每行两个整数 X,Y，表示一个点 的坐 ...
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2016-05-24 20:42:52
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闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient)，取值[-1,1]， ...
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2016-05-18 21:42:54
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Description 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N， K。接下来 N 行，每行两个整数 X,Y，表示一个点 的坐标。1 < = N < = 100000， ...
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2016-04-17 00:23:47
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Description 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N， K。接下来 N 行，每行两个整数 X,Y，表示一个点 的坐标。1 < = N < = 100000， ...
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2016-04-14 19:25:44
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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,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： 2. 曼哈顿距离(M ...
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2016-04-01 20:40:28
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一、 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。 如果用dij表示第i个样...
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2016-03-11 11:38:59
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作为测试，我使用的是二维平面坐标进行的。我们随机选取图片，使用OpenCV的Mat类对象读取图像文件中的数据，然后使用rand函数随机产生k(这里k值取决于输入)个二维坐标值。遍历整个图像像素位置，计算每个坐标相对于任意一个核心点之间的距离L^2(欧氏距离的平方，因为这样计算量会小一些)，根据距离值...
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2016-01-24 15:27:36
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标量的计算标量也就是无方向意义的数字，也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。1.欧几里得距离例如，计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}2.曼哈顿距离3.闵可夫斯基距离欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。上面这样计算相异度的方式有一点问题...
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2016-01-20 13:21:49
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动态时间规整DTW 在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a...
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2015-10-24 23:22:28
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VSM思想 把文档表示成R|v|上的向量，从而可以计算文档与文档之间的相似度（根据欧氏距离或者余弦夹角） 那么，如何将文档将文档表示为向量呢？ 首先，需要选取基向量/dimensions，基向量须是线性独立的或者正交的向量。 在IR系统中，有两种方式决定基向量： 1.核心概念的思想（core...
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2015-10-18 15:33:57
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