范数和距离的理解

OpenCV矩阵的归一化和欧式距离详解 阅读详情

数控弯管机xyz转换ybc的算法_花了一年时间开发的三维弯管机交互式转档软件(三维管子模型UG,SOLIDWORK,PRO/E文件转成YBC)... 在弯管机加工中,由管子模型生成可直接进行弯管加工的YBC数据可以大大提高弯管编程过程.传统的做法是先用dxf数据文件(用autocad绘制管子的轴心线数据)转出XYZ数据,然后由XYZ数据转成YBC数据,而且大部分厂家对文件版本以及软件做管方式都有不少限制,这大大花费了用户的时间跟精力.随着企业的信息化管理以及不断的技术升级,传统用autocad线条模式来描述管子的方式正在被用户用PRO/E,UG... 阅读详情

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1 范数 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度,或者向量到零点的距离,或者相应的两个点之间的距离。 向量的范数定义:向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0,齐次性||cx|| = |c|  ||x|| ,三角不等式||x+y|| 常用的向量的范数: L1范数:  ||x|| 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数:  ||x||为x向量各个元素平方和的1/2

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数值型数据距离

闵可夫斯基距离 d(i,j)=∣xi1−xj1∣h+∣xi2−xj2∣h+...+∣xid−xjd∣hh d(i,j)=\sqrt[h]{\left | x_{i1}-x_{j1}\right | ^h+\left | x_{i2}-x_{j2}\right | ^h+...+\left | x_{id}-x_{jd}\right | ^h }d(i,j)=h∣xi1​−xj1​∣h+∣xi2​−xj2​∣h+...+∣xid​−xjd​∣h​ i=(xi1,xi2…xid),i=(xj1,xj2…x

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开始学习聚类算法,网上查找资料,在这里整合一下。 概念 聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术。 算法思想:“物以类聚,人以群分” 如何将数据划分不同类别 通过计算样本之间的相识度,将相识度大的划分为一个类别。衡量样本之间的相识度的大小的方式有下面几种: 1、闵可夫

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MasonYyp
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