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如何使用KDTrees实现最近邻搜索?
所以 我正在实施一个KD Tree http en wikipedia org wiki Kd tree进行最近邻搜索 我已经构建了树部分 但我认为我没有完全理解搜索部分 关于遍历树来搜索邻居 维基百科文章如下 Starting with
Algorithm
Search
Tree
Implementation
nearestneighbor
Spark 中的广播 Annoy 对象(对于最近邻居)?
由于 Spark 的 mllib 没有最近邻居功能 我正在尝试使用Annoy https github com spotify annoy为近似最近邻 我尝试广播 Annoy 对象并将其传递给工人 然而 它并没有按预期运行 下面是可重复性的
python
apachespark
PySpark
nearestneighbor
KNN
使用 R 实现具有不同距离度量的 KNN
我正在研究一个数据集 以便比较不同距离度量的效果 我正在使用KNN算法 R中的KNN算法默认使用欧几里德距离 所以我写了自己的一个 我想找到最近邻居和目标之间正确的类标签匹配的数量 我一开始就准备好了资料 然后我调用数据 wdbc n 我选
r
KNN
nearestneighbor
Python 中带有大稀疏矩阵的 kNN
我有两个大的稀疏矩阵 In 3 trainX Out 3 lt 6034195x755258 sparse matrix of type
python
scikitlearn
sparsematrix
nearestneighbor
四叉树和Kd树
我有一组不同位置的纬度和经度 也知道我当前位置的纬度和经度 我必须找出距离当前位置最近的地方 Kdtree 和四叉树中哪种算法最适合从纬度和经度集合中找出邻居位置 一种相对于另一种有什么优势 我们如何在 C 中将这些实现到算法中以实现上述目
c
Geolocation
nearestneighbor
kdtree
QuadTree
在 C++ 中旋转图像而不使用 OpenCV 函数
描述 我正在尝试在不使用 C 中的 OpenCV 函数的情况下旋转图像 旋转中心不必是图像的中心 它可能是不同的点 偏离图像中心 到目前为止 我遵循各种来源进行图像插值 我知道source https stackoverflow com a
c
image
opencv
Rotation
nearestneighbor
如何通过索引列表过滤 numpy 数组?
我有一个 numpy 数组 filtered rows 由 LAS 数据组成 x y z intensity classification 我创建了一个cKDTree点并找到最近的邻居 query ball point 这是该点及其邻居的索
python
NumPy
scipy
nearestneighbor
如何存储位置敏感的哈希值?
我已经有了生成局部敏感哈希的算法 但是我应该如何对它们进行存储以利用它们的特性 即相似的元素具有接近的哈希 具有汉明距离 在 matlab 代码中 我发现他们只是在要搜索的点的哈希值和数据库中的点的哈希值之间创建一个距离矩阵 以简化代码 同
MATLAB
nearestneighbor
localitysensitivehash
LSH 是将向量转换为汉明距离的二进制向量吗?
我读了一些关于 LSH 的论文 我知道它用于解决近似 k NN 问题 我们可以将算法分为两部分 给定一个向量D尺寸 其中D是大 的任何值 用一组翻译它N where N lt
imageprocessing
sift
nearestneighbor
ORB
localitysensitivehash
使用四元数的最近邻
给定一个四元数值 我想在一组四元数中找到它的最近邻居 为此 我显然需要一种方法来比较两个四元数之间的 距离 这种比较需要什么距离表示以及如何计算 Thanks Josh 这是一个老问题 但似乎需要更多答案 如果四元数是用于表示旋转的单位长度
Distance
quaternions
nearestneighbor
如何在 500,000 个点的 100 维空间中找到最近的 2 个点?
我有一个 100 维空间中有 500 000 个点的数据库 我想找到最接近的 2 个点 我该怎么做 更新 空间是欧几里得的 抱歉 并感谢所有的答案 顺便说一句 这不是家庭作业 里面有一章算法简介 http en wikipedia org
Algorithm
performance
nearestneighbor
PCA
approximatennsearching
如何在sklearn中找到多个节点的最近邻居?
所以基本上我正在开发一个推荐系统 其中用户可以选择多个电影 节点 并给出与用户选择的所有电影 节点 相似的推荐 为了做到这一点 我需要同时找到这些多个节点的最近邻居 即结果应该接近node1 and node2 我怎样才能做到这一点 X 0
为什么 scikit-learn 的最近邻似乎没有返回正确的余弦相似距离?
我正在尝试使用 scikit 的最近邻实现从随机值矩阵中查找与给定列向量最接近的列向量 该代码应该找到第 21 列的最近邻居 然后检查这些邻居与第 21 列的实际余弦相似度 from sklearn neighbors import Nea
python27
scikitlearn
nearestneighbor
cosinesimilarity
如何使用java获取weka中的最近邻居
我一直在尝试使用与 weka 机器学习库一起使用的 Ibk 最近邻算法 我知道如何对实例进行分类 但我想实现协同过滤功能 因此我需要实际获取最接近感兴趣对象的实际对象列表 在 weka 中我实际上该如何使用它的 java API 来做到这一
Java
Algorithm
machinelearning
Weka
nearestneighbor
rethinkdb 带有过滤器和 getNearest 命令
如何对其他命令 例如过滤器命令 的结果执行 getNearest 查询 var point r point 122 422876 37 777128 r db test table users filter tags tag getNear
nearestneighbor
rethinkdb
使用莫顿阶进行最近邻搜索的好处?
在模拟粒子相互作用时 我偶然发现了莫顿阶 Z 阶 中的网格索引 维基百科链接 http en wikipedia org wiki Z order 28curve 29 被认为提供了有效的最近邻小区搜索 我读到的主要原因是内存中空间上接近的
Algorithm
nearestneighbor
spatialindex
zordercurve
错误:FROM 中的子查询无法引用相同查询级别的其他关系
我正在使用 PostgreSQL 9 我想找到表内最近的邻居RP对于所有元组RQ 比较日期 t 但我收到此错误 错误 FROM 中的子查询无法引用同一查询的其他关系 等级 使用此查询 SELECT FROM RQ SELECT FROM R
sql
postgresql
subquery
nearestneighbor
correlatedsubquery
最近邻搜索的高效实现
我正在尝试实现一种有效的算法最近邻搜索问题 我读过有关一些数据结构的教程 它们支持此类问题的操作 例如 R tree 覆盖树等 但都很难实施 我也找不到这些数据结构的示例源代码 我了解 C 并且我正在尝试用这种语言解决这个问题 理想情况下
c
Tree
nearestneighbor
Python 中的最近邻搜索,无需 k-d 树
我从 C 背景开始学习 Python 我正在寻找一种快速而简单的方法来查找多维点的 2D numpy 数组 也是 numpy 数组 中某些多维查询点的最近 最近邻居 我知道 scipy 有一个 k d 树 但我不认为这是我想要的 首先 我将
python
NumPy
scipy
nearestneighbor
如何使用 R 中的加权(调查)数据制作漂亮的无边界地理专题/热图,可能对点观测使用空间平滑
自从约书亚 卡茨发表这些方言地图 http spark rstudio com jkatz SurveyMaps 你可以找到 using 哈佛大学方言调查 http www4 uwm edu FLL linguistics dialect
r
Dictionary
Survey
nearestneighbor
smoothing
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