dist.euclidean

时间: 2023-09-23 14:04:47 浏览: 147
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Cal_dist_two_GPS.zip_GPS data Matlab_between

dist.euclidean是一个用于计算欧几里得距离的函数。在机器学习和数据分析中，欧几里得距离常用于计算样本之间的相似性或距离。它是两个向量之间的线性距离，可以用以下公式计算：dist(x, y) = sqrt(sum((x - y)^2))。其中x和y是两个向量，dist表示它们之间的欧几里得距离。
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fastdtw:FastDTW的Python实现

Fastdtw Python实现，它是一种近似的动态时间...distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean) print(distance) 参考 斯坦·萨尔瓦多（Stan Salvador）和菲利普·陈（Philip Chan）。 “ FastDTW：在线性时间和

dist.euclidean在哪个库

dist.euclidean函数通常在SciPy库中使用。它可以通过以下方式导入： python from scipy.spatial import distance 然后可以使用以下代码计算两个向量之间的欧几里得距离： python x = [1, 2, 3] y = [4,...

运行中报错Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors In addition: Warning messages: 1: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵 2: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵 3: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵 4: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵 5: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵 6: In as.dist.default(d) : 非正方形矩阵。如何修改

在上述代码中，我们使用了默认的欧氏距离计算方法（method = "euclidean"）。如果你想使用其他的距离计算方法，可以尝试修改为适当的方法，如曼哈顿距离（method = "manhattan"）或相关系数距离（method = ...

解释代码：core_samples,cluster_ids = dbscan(X, eps = 0.3, min_samples=20) # cluster_ids中-1表示对应的点为噪声点 df = pd.DataFrame(np.c_[X,cluster_ids],columns = ['longitude','latitude','cluster_id']) df['cluster_id'] = df['cluster_id'].astype('i2') df.plot.scatter('longitude','latitude', s = 100, c = list(df['cluster_id']),cmap = 'rainbow',colorbar = False, alpha = 0.6,title = 'DBSCAN cluster result') plt.show() spot = np.array(df[['longitude','latitude']]) # dis = cdist(spot,spot, 'euclidean') def select_MinPts(data,k): k_dist = [] for i in range(data.shape[0]): dist = (((data[i] - data)**2).sum(axis=1)**0.5) dist.sort() k_dist.append(dist[k]) return np.array(k_dist) k = 20 # 此处k取 2*2 -1 k_dist = select_MinPts(spot,k) k_dist.sort() plt.plot(np.arange(k_dist.shape[0]),k_dist[::-1])

10. plt.plot(np.arange(k_dist.shape[0]),k_dist[::-1])：这行代码使用 Matplotlib 库的 plot() 函数来绘制折线图，其中 np.arange(k_dist.shape[0]) 表示 x 轴的取值范围，k_dist[::-1] 表示 y 轴的取值...

for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.ft(X) #此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值 mean_dist.append(sum(np.min(cdis(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1) X.shape[0])报错

mean_dist.append(sum(np.min(cdist(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))/X.shape[0]) 修正后，代码中的错误包括： 1. kmeans.ft(X) 应该是 kmeans.fit(X)，表示对数据进行聚类； 2. cdist...

x = values[-365:] distance = []for i in range(len(values)-730): y = values[i:i+365] dis, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean) distance.append(dis)代码什么意思

这段代码与之前的那段代码相似，也是使用fastdtw算法计算两个时间序列x和y之间的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）距离。不同的是，这里的x是从values序列中取出的最后365个值，也就是最近一年的时间序列。...

1. 抆较短的瓛音信号进行插值，使得和较长的瓛音信号长度一样。 2. 进行分帧、加窗、预加重等抇理，抁取瓛音信号的MFCC特征。 3. 求两个瓛音信号的欧式距离 euclidean_distance = lambda wave1, wave2: np.linalg.norm(wave1 - wave2) 4. 利用dtw模块计算两个信号的MFCC特征之间的相似性（最小距离d、累计矩阵acc_cost_matrix、最佳路径path） d,cost_matrix, acc_cost_matrix, path = dtw(mfcc_1.T, mfcc_2.T, dist=euclidean_distance) 5. 画抈累计矩阵(acc_cost_matrix)和最佳路径图（path[0],path[1]） 6. 画抈对齐后的MFCC特征图。

4. 利用dtw模块计算两个信号的MFCC特征之间的相似性，其中mfcc_1和mfcc_2是两个瓛音信号的MFCC特征矩阵，dist为距离度量函数，返回最小距离d、累计矩阵cost_matrix、acc_cost_matrix和最佳路径path。 5. 画出累计...

euclidean_dist = np.linalg.norm(np.diff(v_dv.reshape(-1, 5), axis=1), axis=1)

这行代码计算了一个向量 v_dv 的 Euclidean 距离。首先，v_dv.reshape(-1, 5) 将向量 v_dv 转换为一个矩阵，每行有 5 列。然后，np.diff() 函数计算每行相邻两列之间的差值...最后，赋值给 euclidean_dist 变量。

# 计算两个样本之间的欧氏距离 def euclidean_distance(sample1, sample2): distance = 0.0 for i in range(len(sample1)-1): distance += (float(sample1[i]) - float(sample2[i]))**2 return math.sqrt(distance) # 根据给定的邻居数量使用KNN算法进行预测 def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class解释这段代码

1. 定义了一个函数euclidean_distance，用于计算两个样本之间的欧氏距离。该函数接收两个样本作为参数，返回它们之间的距离。 2. 定义了一个函数knn_predict，用于根据给定的训练集train_set、测试实例test_...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

dist = distMeans(dataSet, centroids, metric='euclidean') clusterAssment = np.argmin(dist, axis=1) result_set.iloc[:, -1] = pd.Series(clusterAssment) for i in range(k): cent_df = result_set[result...

self.dist_func = dist_func

例如，我们定义一个计算两个点之间欧几里得距离的函数 euclidean_distance，然后通过 set_dist_func 方法将该函数赋值给一个 Point 实例的 dist_func 属性，代码如下： import math def euclidean_...

R语言聚类，计算变量之间的距离，数据为wq。dist_var <- dist(t(wq), method = "euclidean")里面的t(wq)是什么意思？

在R语言中，t()函数是用来转置...因此，dist_var <- dist(t(wq), method = "euclidean")的意思是：将数据集wq转置为矩阵，并使用欧几里得距离计算其中每对变量之间的距离，最终将距离矩阵存储在dist_var中。

dist_matrix = cdist(nodes[["latitude", "longitude"]], nodes[["latitude", "longitude"]], "euclidean")

这段代码使用了scipy库中的cdist函数，它可以...我们将这两列作为一个二维矩阵传给cdist函数，再指定距离度量方式为欧式距离（"euclidean"），即可计算出任意两个节点之间的欧式距离，结果保存在dist_matrix矩阵中。

请以解决多AGV路径规划为目的改进下面的代码% D*Lite: Path Planning Algorithm - MATLAB % Main code for running the algorithm. % Morteza Haghbeigi, m.haghbeigi@gmail.com % Initialization clc clear close %% settings Model.expandMethod = 'random'; % random or heading 随机走还是先向上走 Model.distType = 'manhattan'; % euclidean or manhattan; Model.adjType = '4adj'; % 4adj or 8adj %% Create Map and Model by User 按用户创建地图模型 % createModelBaseEmpty createModelBase Model=createModelBase(Model); Model=createModelDstarLite(Model); %% # optimal path by Astar A星算法下的最优路径 tic [Model, Path] = myDstarLite(Model); Sol = Path; Sol.pTime = toc; Sol.cost = costL(Sol.coords); Sol.smoothness = smoothness(Sol.coords); % [Sol.cost, Sol.solChar]= costLinear(Model, Sol.coords); %% display data and plot solution disp(['process time for path= ' num2str(Sol.pTime)]) disp(Sol) plotModel(Model) plotSolution(Sol.coords, []) % plotAnimation2(Sol.coords) %% clear temporal data clear adj_type dist_type

首先，需要明确多AGV路径规划的具体要求和限制，包括AGV数量、起点和终点位置、地图信息等。然后根据这些要求和限制，将当前代码进行改进，使其可以解决多AGV路径规划问题。 具体改进建议如下： ...

sim = torch.dist(tensor1, tensor2, p=2)

当你在PyTorch中使用torch.dist()函数计算两个张量（tensor1 和 tensor2）的距离时，p=2 参数指定了使用欧氏距离（Euclidean Distance）。欧氏距离是一种常用的几何距离度量，它计算的是两点之间在各个维度上...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

path_lengths[i] = dist_matrix[path[-1], path[0]] + dist_matrix[path[:-1], path[1:]].sum() # 更新最优路径 if path_lengths[i] best_distance = path_lengths[i] best_path = path # 更新信息素矩阵 ...

data=[21 36, 32 32, 21 31, 34 34, 32 17, 23 25, 30 29, 35 22, 23 19, 35 26, 24 15, 25 19, 21 15, 20 38, 31 28, 34 20, 31 20, 20 22, 25 13, 26 38, 22 34, 20 33, 31 33, 23 14, 22 13, 34 27, 22 24, 27 11, 33 23, 22 38]; xy=data(:,:); dist=pdist2(xy,xy,'euclidean'); n=size(xy,1); path=perms(1:n); len=zeros(size(path,1),1); for i=1:size(path,1) for j=1:n-1 len(i)=len(i)+dist(path(i,j),path(i,j+1)); end len(i)=len(i)+dist(path(i,n),path(i,1)); end [minlen,minidx]=min(len); optpath=path(minidx,:); optxy=xy(optpath,:); route=[optxy,optxy(1,:)]这个程序有什么问题

dist=pdist2(xy,xy,'euclidean'); n=size(xy,1); path=perms(1:n); len=zeros(size(path,1),1); for i=1:size(path,1) for j=1:n-1 len(i)=len(i)+dist(path(i,j),path(i,j+1)); end len(i)=len(i)+dist(path(i,...

knnsearch dist为零

在K近邻搜索中，以欧氏距离(Euclidean distance)或其他相似度度量为基准时，当两个点之间的距离为零时，可认为它们十分相似或几乎完全相同。 值得注意的是，当K近邻搜索的距离(dist)为零时，可能存在多个重合点或...
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