最大最小距离算法 最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心，然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下： ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ，距离用欧式距离公式来计算： ③逐一计算各样本与 ， 间的距离，即 ， 选出其中最小距离，

近似图编辑距离 一堆近似图编辑距离算法。 演算法 作业编辑距离（AED） [1]阶O（（n_1 + n_2）^ 3）的上限 Hausdorff编辑距离（HED） [2]阶O（n_1 * n_2）的下限 参考书目 [1] Riesen，Kaspar和Horst Bunke。 “ ”图像和视觉计算27.7（2009）：950-959。 [2] Fischer，Andreas等。 “ ”模式识别48.2（2015）：331-343。 作者 （ ） （ ）

第一章：欧氏平面及仿射平面上的变换，仿射坐标及仿射坐标变换 第二章：射影平面的定义，射影坐标，交比，调和共轭，对偶原理 第三章：射影变换，包括透视、一维射影变换、直射、对射、配极 第四章：配极与二次曲线、一维射影变换与二次曲线、二次曲线的射影分类

拼写检查 用Java编写的拼写检查程序。 这是针对蒙大拿州立大学的csci232（数据结构和算法）的。 该程序的核心是最小编辑距离算法，该算法用于查找拼写错误的单词的合适替代项。 如何编译：javac SpellCheck.java 如何运行：java SpellCheck [包含正确拼写单词的文本文件] [包含要检查的单词的文本文件]。 ----例如：java SpellCheck words.txt mydoc.txt

通过编辑距离算法对两字符串相似度对比后顺序取出所有公共子串

机器视觉中经典直线距离算法，NI Vision 非接触检测尺寸CCD计算线线距离，采用平均中线法计算两直线间距离。比传统方法更稳定，跟市面上标准CCD检测设备算法一致。

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是

主要介绍了Python实现的计算马氏距离算法,简单说明了马氏距离算法原理,并结合实例形式分析了Python实现与使用马氏距离算法的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

levenshtein - 这是一个Go实现计算Levenshtein距离算法

计算字符串相似度（支持中英文，编辑距离算法，余弦，繁体转简体）的简单demo，可以直接运行查看结果。。。。