Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离 余弦距离 汉明距离 曼哈顿距离

最新推荐文章于 2024-07-02 23:44:13 发布
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本文详细介绍了Knn算法中常用的四种距离计算方法：欧氏距离、余弦距离、汉明距离和曼哈顿距离。汉明距离在信号处理和图像处理中有广泛应用，而曼哈顿距离常用于几何度量空间。文章还提及SimHash结合汉明距离在文本相似度检测中的作用，以及Jaccard相似性系数、欧几里得距离和简单共有词计算相似度的方法。

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Atitti knn实现的具体四个距离算法  欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离



1.Knn算法实质就是相似度的关系1

1.1.文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用1

2.汉明距离1

2.1.历史及应用1

3.曼哈顿距离2

3.1.SimHash + 汉明距离3

3.2.、简单共有词4

 

1. Knn算法实质就是相似度的关系

1.1. 文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用

数据挖掘的过程中，只用用到了相似性（如物品之间的相似性、人之间的聚类等）࿰

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Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离
attilax的专栏
10-25 6372
Atitti knn实现的具体四个距离算法  欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHash + 汉明距离3 3.2. 、简单共有词4  
Python 机器学习 K-近邻算法 常用距离度量方法
Trb201012的博客
02-01 1440
​K-近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法中，选择合适的距离度量是非常重要的，因为它决定了如何计算数据点之间的“相似性”。不同的距离度量可能会导致不同的KNN模型性能。选择哪种距离度量取决于数据的类型和问题的性质。可以通过交叉验证来比较不同距离度量对模型性能的影响，以选择最合适的一种。
knn算法（监督学习+分类）；多种距离+预测值比较
三日小先森的博客
03-31 3305
机器学习中的各种距离 机器学习中的各种距离：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26091271/article/details/52528625
R求aitchison distance和ilr、clr、alr
MedeMede
04-08 2148
My blog: R求aitchison distance和ilr、clr、alr 双引号前面是需要安装的包，也可以通过library的方式导入 1 求 aitchison distace 的两种方法： coda.base::dist(x,method='aitchison') robCompositions::aDist(x) 2 求 ilr, clr,alr 的两种方法： rgr::ilr(x) rgr::clr(x) rgr::alr(x) compositions::ilr(x) comp.
利用多组学整合鉴定人类疾病共享的和疾病特异性的宿主基因-微生物组关联
海洋的博客
05-23 2869
利用多组学整合鉴定人类疾病共有和疾病特异性宿主基因-微生物组关联 2022-05-23 本文系谷歌翻译，by小侯 原文：Identification of shared and disease-specific host gene–microbiome associations across human diseases using multi-omic integration 网址：https://www.nature.com/articles/s41564-022-01121-z 文章目录利用多组学整
算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice
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算法金「全网同名」的博客
07-02 1384
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」在算法模型构建中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。今天，一键拿下九种距离算法。走你~
Python实现K-邻近算法及其曼哈顿距离应用
曼哈顿距离是KNN算法中一种常用的度量方法，用来计算两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。对于两个点P1(x1, y1)和P2(x2, y2)，在二维空间中的曼哈顿距离计算公式为： \[ \text{距离} = |x1 - x2| + |y1 - y2| \] ...
Python计算一个点到所有点的欧式距离实现方法
09-19
在Python编程中，计算一个点到所有点的欧式距离是一个常见的任务，特别是在数据科学、机器学习和几何计算等领域。欧式距离是一种衡量两个点之间“距离”的标准方式，它基于欧几里得空间中的直线距离概念。在这个场景...
KNN算法
qq_56468628的博客
08-16 938
KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类型来判断x属于哪个类别。
K-近邻算法(KNN)
nextdoor6的博客
09-18 298
K-近邻算法介绍 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K-近邻算法是一种分类算法。 K-近邻算法步骤 k-近邻算法步骤如下： 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 按照距离递增次序排序； 选取与当前点距离最小的k个点； 确定前k个点所在类别的出现频率； 返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的...
机器学习实战（一）—— K-近邻算法（KNN）
qq_52309640的博客
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本篇文章主要介绍了K-近邻算法以及实现方式，并简单实现了约会网站的分析。
机器学习笔记--KNN算法
qq_44175983的博客
08-12 524
在数学中，切比雪夫距离(Chebyshev distance)或是L∞度量，是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。他的平坦空间(即假设没有重力，曲率为零的空间)的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个(相同长度)字对应位不同的数量，我们以表示两个字,之间的汉明距离。在机器学习算法中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。值的选择和分类决策规则。
opencv：L1距离，L2距离，颜色失真（color distortion），汉明距离（hamming distance），LUT
迷途中的前进
06-03 4071
#pragma once #include //! computes the L1 distance between two integer values template static inline typename std::enable_if::value,size_t>::type L1dist(T a, T b) { return (size_t)abs((int)a-b); }
hamming distance（汉明距离）
ding7530的博客
08-03 1227
　　看knn算法时无意间发现这个算法，但是维基上有错误的示例和python代码。。。因为汉明距离并不是求相同长度字符串（或相同长度的整数）之间的字符（或数位）差异个数。 　　正确的详见：https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Hamming_distance 　　然而，我发现百度百科和一些博客都是参考的汉明距离-维基百科，所以都有错 = =。。。 　　...
KNN介绍及参数分析
盏茶AI
05-25 1万+
目录1.基本概念2.KNN2.1 KNN Classifier2.2 KNN Regressor2.3 距离3.细节讨论3.1 性能3.2 K值分配4.代码分析5.参考资料 1.基本概念 KNN(K-Nearest Neighbors, K近邻)是有监督学习中普遍使用的方法之一，其中，KNN分类器一般将观察值的类别判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类，KNN回归器一般将离它最近的k个观察值中的标签值进行平均处理。 2.KNN 2.1 KNN Classifier KNN(K-Nearest Nei
KNN算法的距离公式
m0_38052500的博客
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理论 1 欧式距离 欧氏距离（L2范数）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. 欧式空间是一个非常专业的名词，对于我们编程来说，就等价理解成N维空间即可。 特别要指出的是，一般的，我们可以将N维中的一个测试点与多个样本点间的计算从循环N次计算，转化为一次性计算，见下面的例子。 import numpy as np vector1 = np.mat([1,2,3]) vector2 = np.mat([4,5,6]) distance = np.sqrt((vector1-vec
KNN的距离都有哪些
WX_Chen的博客
07-01 3929
在KNN算法中，常用的距离有三种，分别为曼哈顿距离、欧式距离和闵可夫斯基距离。 闵可夫斯基距离： 这里的p值是一个变量， 当p=1的时候就得到了曼哈顿距离 ； 当p=2的时候就得到了欧氏距离。 切比雪夫距离： 当p趋向于无穷大时， 曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都是明可夫斯基距离在特殊条件下的应用。
KNN算法中常用的距离计算公式
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sanqima的专栏
04-28 4万+
KNN，英文全称为K-nearst neighbor，中文名称为K近邻算法，它是由Cover和Hart在1968年提出来的。 　　KNN算法流程： 　　输入：训练数据集　　 T=(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)} 　　其中，xi∈X⊆Rnx_i \in \mathcal{X} \subseteq R
杨桃的Python机器学习6——kNN算法1：欧氏距离公式
yty_7的专栏
04-12 2605
本人优快云博客专栏：https://blog.youkuaiyun.com/yty_7 Github地址：https://github.com/yot777/ 散点图的直观解决思路：更近 回到上一节：杨桃的Python机器学习5，我们最终得到了如下的散点图： 蓝色的点（标签为1）似乎都集中在图的左下部分，橙色的点（标签为0）似乎都集中在图的右上部分。 我们在散点图上再增加两个点A和B，想...
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