本文主要介绍字符匹配算法-JaroWinklerDistance，并附有例子

自卫队 使用简单的Python API基于SDF（带符号距离函数）生成3D网格。 特别感谢提供的有关有符号距离函数的出色文档： 例子 这是一个生成示例的完整示例。 这是规范的“示例。 注意将运算符用于并集，交集和差。 from sdf import * f = sphere ( 1 ) & box ( 1.5 ) c = cylinder ( 0.5 ) f -= c . orient ( X ) | c . orient ( Y ) | c . orient ( Z ) f . save ( 'out.stl' ) 是的，这实际上就是整个代码！ 您可以3D打印该模型或在3D应用程序中使用它。 更多例子 有一个很酷的例子吗？ 提交公关！ 要求 请注意，按照以下说明进行操作时，setup.py将自动安装依赖项。 Python 3 麻木 枕头 scikit图像 科学的 安装 使用以

句子相似度簇 sensim_cluster使用Levenshtein距离计算文本数据（来自文件）的相似度，并对结果进行聚类（分层聚类）。 聚类结果以树状图显示。 用法 准备数据文件 在下面运行该程序 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from sensim_cluster . sensim_cluster import SensimCluster from matplotlib import pyplot as plt from scipy . cluster . hierarchy import dendrogram cluster = SensimCluster ( 'YOUR_DATAFILE_PATH' ) ids = cluster . get_ids () result = cluster . ward () mod_ids = [ id [

对二维情况下的Pareto进行指标分析，主要分析超体积指标（Hypervolume），平均欧几里得距离（Mean Euclidian Distance）和均匀度（Spacing Index）

扫地机器人激光雷达硬件设计，基于激光三角定位法原理使用高像素线性CCD和红外激光组合而成的激光测距，小米和360扫地机器人使用的激光雷达就是此种方案。

算法关键距离可视化 在弗里德曼和 post-hoc Nemenyi 测试之后快速可视化方法之间的关键距离的 Python 代码，如 Gj 中介绍的那样。 Madjarov 等人，多标签学习方法的广泛实验比较，模式识别 (2012)，doi:10.1016/j.patcog.2012.03.004

cdf matlab代码 基于 ECDF 的距离测量 一组用于众所周知的基于经验累积分布函数 (CDF) 的距离度量的函数。 统计/概率距离度量算法可以分为两大类 I) 基于累积分布函数 (CDF) 和基于概率密度函数 (PDF)。 已经实现了以下算法： 瓦瑟斯坦距离 安德森-达令距离 柯尔莫哥洛夫斯米尔诺夫距离 Cramer von Mises 距离 柯伊伯距离 Wasserstein-Anderson-Darling 距离 相关作品 代码已从 R() 的“twosamples”库转换为 MATLAB。 执照 该框架在 MIT 许可下可用。 致谢 我们要感谢和为了他们的支持。 引用为 Koorosh Aslansefat (2020)。 基于 ECDF 的距离测量算法 ()，GitHub。 2020 年 4 月 29 日检索。

pybktree：Python BK树数据结构，允许快速查询“接近”匹配

余弦距离 计算两个数组之间的。 根据分隔两个向量的角度来定义向量相似度。 计算出的相似度位于区间[-1,1] ，其中具有相同方向的向量的相似度等于1 ，正交方向的相似度等于0 ，相反方向的相似度等于-1 。 试图表达正空间中的向量不相似性，并通过从1减去相似性来实现。 安装 $ npm install compute-cosine-distance 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var distance = require ( 'compute-cosine-distance' ) ; 距离( x, y[, accessor] ) 计算两个arrays之间的。 var x = [ 5 , 23 , 2 , 5 , 9 ] , y = [ 3 , 21 , 2 , 5 , 14 ] ; var d = distance ( x , y ) ; // return

马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。