欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

问题描述 设 \({X_{m \times k}} = \left[ {\vec x_1^T;\vec x_2^T; \cdots ;\vec x_m^T} \right]\) (; 表示纵向连接) 和 \({Y_{n \times k}} = \left[ {\vec y_1^T;\vec y_2^T; \cdots ;\vec y_n^T} \right]\), 计算矩阵 \({X_{m \times k}}\) 中每一个行向量和矩阵 \({Y_{n \times k}}\) 中每一个行向量

矩阵中每一行是一个样本,计算两个矩阵样本之间的距离,即成对距离(pair-wise distances),可以采用 sklearn 或 scipy 中的函数,方便计算. sklearn: sklearn.metrics.pairwise_distances scipy: scipy.spatial.distance_matrix(用于 p-norm) 或 scipy.spatial.distance.cdist(所有常用距离 metrics) 比较三者的运行时间:(都计算欧式距离) import

day30 --------------------------------------------------------------- 实例044:矩阵相加 题目 计算两个矩阵相加. 分析:矩阵可以看成是二维列表,外围列表指的就是矩阵的行,里面的列表就是对应的列,即a[1][2]代表第一行第二列. def Matrix(col,row): list = [] if col or row: for i in range(1,row+1): list2 = [] for j in range(1

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距

程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出 代码如下: #include "stdafx.h" #include "windows.h" void Multi(int * left, int * right, int * result, int f1, int f2, int s1, int s2); int main() { int i, j; ][] = { {,,}, {,,}, {,,}, {,,}}; ][] = { { ,, }, { ,, },

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

MATLAB的两种移位运算: 1)circshift矩阵移位 circshift:循环移位数组 语法:B = circshift(A,shiftize) 说明: B  = circshift(A,shiftize)通过shiftize元素循环移位数组A中的值.shiftize是整数标量的向量,其中第n个元素指定数组A的第n维的移位量.如果移位中的元素为正,则A的值向下(或向右)移位.如果是负数,则A的值向上(或向左)移动.如果为0,则不移动该维度中的值. 示例: 将第一维值向下循环移动1. A

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

获取当前月的第一天和最后一天 DateTime now = DateTime.Now; DateTime firstDay = ); DateTime lastDay = firstDay.AddMonths().AddDays(-); 计算两个日期差多少天 DateTime start=firstDay; DateTime end=lastDay; TimeSpan ts=end.Subtract(start); ts.Days; ===============================

以“yyyy-MM-dd”格式为例,现在有两个日期,分别为“2006-01-01”,“2007-05-20”. 1.调用Date.parser()方法,将字符串格式的时间戳转换为Date类型时间对象: 2.调用DateObject.getTime()方法获取两个Date的毫秒数: 3.计算两个毫秒数的差: 4.使用Math.abs()方法,取差值的绝对值: 5.将毫秒数转换为天数,也就是用毫秒数除以(1000*60*60*24),最终得到的结果用parserInt()转为整型: 6.计算结束.

优化前的版本: /** * PHP计算两个时间段是否有交集(边界重叠不算) * * @param string $beginTime1 开始时间1 * @param string $endTime1 结束时间1 * @param string $beginTime2 开始时间2 * @param string $endTime2 结束时间2 * @return bool * @author 52php.cnblogs.com */ function is_time_cross($beginTim

在PHP程序中,很多时候都会遇到处理时间的问题,比如:判断用户在线了多长时间,共登录了多少天,两个帖子发布的时间差或者是不同操作之间的日志记录等等.在文章中,简单地举例介绍了PHP中如何计算两个日期相差 年.月.日. 转自: http://www.php1.cn/Content/php_JiSuanLiangGeRiQiXiangChaNianYueRi.html /**   +----------------------------------------------------------

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

//用java编写出一个以下方法计算两个日期之间天数的程序设计. import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Demo4 { public static void main(String[] args) { try { System.out.println(相差天数("2016-11-30", "2016-5-31")); } catch (Exceptio

PS:从其他地方看到的源码是有问题的.下面是修正后的 /// <summary> /// 计算两条直线的交点 /// </summary> /// <param name="lineFirstStar">L1的点1坐标</param> /// <param name="lineFirstEnd">L1的点2坐标</param> /// <param name="lineSecon