给出两组数据集p = [1,3,2,3,4,3]和q = [1,3,4,3,2,3,4,3],要求用曼哈顿距离计算它们之间的相似度怎么做
时间: 2023-10-20 21:08:45 浏览: 15
曼哈顿距离是两个向量在各个维度上差值的绝对值之和,可以通过以下步骤计算p和q之间的曼哈顿距离:
1. 将p和q填充至相同长度,可以在较短的向量末尾添加0来实现。
p = [1, 3, 2, 3, 4, 3, 0, 0]
q = [1, 3, 4, 3, 2, 3, 4, 3]
2. 计算p和q在各个维度上的差值的绝对值之和。
|1-1| + |3-3| + |2-4| + |3-3| + |4-2| + |3-3| + |0-4| + |0-3| = 14
3. 用曼哈顿距离公式计算相似度。
相似度 = 1 / (1 + 曼哈顿距离) = 1 / (1 + 14) ≈ 0.067
因此,p和q之间的相似度约为0.067。曼哈顿距离越小,相似度越大。
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欧几里德距离(Euclidean distance)是指在m维空间中两个点之间的真实距离,计算公式为:d(x,y) = sqrt(sum((x_i - y_i)^2)),其中x和y为两个m维向量。
对于给出的两组数据集p和q,我们需要先将它们转换成向量形式。由于数据集p和q的元素个数不同,我们可以在短的数据集的末尾加上0,使它们的元素个数相同。这样,p和q就可以表示成向量形式p = [1, 3, 2, 3, 4, 3, 0, 0]和q = [1, 3, 4, 3, 2, 3, 4, 3]。
然后,我们可以按照欧几里德距离的公式计算它们之间的距离,计算过程如下:
d(p,q) = sqrt((1-1)^2 + (3-3)^2 + (2-4)^2 + (3-3)^2 + (4-2)^2 + (3-3)^2 + (0-4)^2 + (0-3)^2)
= sqrt(2^2 + 2^2 + (-2)^2 + 2^2 + 2^2 + 0^2 + 4^2 + 3^2)
= sqrt(4+4+4+4+4+16+9)
= sqrt(41)
因此,数据集p和q之间的相似度为sqrt(1/(1+41))=sqrt(1/42)≈0.208。
74ls160芯片的Q0-Q3和Q4-Q7
非常抱歉,我的回答有误,74ls160芯片的输出引脚应该是Q0、Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q7,而不是Q0-Q3和Q4-Q7。
因此,将8个LED灯分成两组,分别用两根导线两两串联起来,并将它们的正极分别连接到74ls160芯片的Q0、Q2、Q4、Q6引脚和Q1、Q3、Q5、Q7引脚,将它们的负极连接到地线。
再次感谢您指出我的错误。