使用高尔距离的KModes聚类 大多数聚类示例使用具有所有数字特征的简单数据集。 但是，如果您需要对具有混合特征的数据集进行聚类怎么办？ 高尔距离是一种距离度量，旨在概括不同类型要素之间的相似度。 x1 <- data.frame(a="cat", b=1, c=TRUE, stringsAsFactors=FALSE) x2 <- data.frame(a="dog", b=0.9, c=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) x3 <- data.frame(a="goat", b=0.8, c=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) gower_dist(x1, rbind(x1, x2, x3)) ## [1] 0.0000000 0.8333333 1.0000000 K模式 与KMeans不同，KModes使用每个群集的模式，而不是

固定摄像头图像中测算目标距离和尺寸的算法.doc

point2trimesh-3D中点与三角表面之间的距离连接点和 3D 三角剖分的最短线是计算。 表面上最近的点以及距离被退回。 距离根据面法线标记为确定查询点位于表面的哪一侧。 该实施针对速度进行了优化，具体取决于您的应用程序可以使用线性或并行计算。 点插入功能（此功能是实验性的，尚未针对速度进行优化）： 如果使用两个以上的输出参数调用函数， 表面点包含在给定的三角剖分中和 Delaunay 条件在本地恢复。 如果三角形小出现角度，插入额外的顶点以消除它们如果可能的话。 算法：从每个查询点， - 最近的顶点- 边缘上最近的点和- 三角形表面上最近的点计算并返回这三个中的最小距离。 -------------------------------------------------- ---- [距离，surface_points，normal_vectors， 面 2、顶点 2、对应的顶

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一种脉冲多普勒雷达解距离模糊的新算法.doc

基于Python语音，使用Jupyter notebook开发的简单图像识别算法。算法通过将图像进行缩放，并进行灰度处理。然后计算待比较的两个图片之间的汉明距离，通过汉明距离来判断图片之间的相似性，并按照概率给出相似值，用于对重复图片的检测、判断。 算法大致流程如下： 1.缩放图片，一般大小为8*8，64个像素值。 2.转化为灰度图 3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。 4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0. 5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。 汉明距离的概念： 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字符串对应位置的不同字符的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。

大数据-算法-隐马氏模型中两类问题的收敛性及最大模型距离算法的应用.pdf

% 参考： http : //mathworld.wolfram.com/Plane.html ％ 输入： % testPt - 测试点 (nx 3) % 原点 - 平面中的 3d 点 (x,y,z) % normal - 平面的非零法向量(x,y,z) ％ 输出： % dist - 测试点到平面的欧氏距离 (nx 3)

公式法将经纬度换算成距离，批量输出点与点之间的球面距离。

时间相关单光子计数型激光雷达距离判别法