利用兩倍距離找出最短歐氏距離
記錄本身的一次歷程，最終結果並非最優，可是具備可操做性算法
首先介紹使用k均值算法方法
而後介紹k個塊狀空間的弊端
最後介紹兩倍距離查找最短距離的方法，同時指出其弊端
以二維平面爲例，推廣到多爲平面
相關文章
- 1. 歐氏距離
- 2. 馬氏距離與歐氏距離
- 3. 歐氏距離與馬氏距離
- 4. 距離：歐氏距離，曼哈頓距離，餘弦距離
- 5. 餘弦距離與歐氏距離
- 6. 馬氏距離與歐式距離
- 7. 歐式距離、標準化歐式距離、馬氏距離、餘弦距離
- 8. 機器學習兩種距離——歐式距離和馬氏距離
- 9. 歐氏距離分類器
- 10. Bhattacharyya距離（巴氏距離）
- 更多相關文章...
- • SQLite 分離數據庫 - SQLite教程
- • Eclipse 查找 - Eclipse 教程
- • Docker容器實戰(六) - 容器的隔離與限制
- • 算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 歐氏距離
- 2. 馬氏距離與歐氏距離
- 3. 歐氏距離與馬氏距離
- 4. 距離：歐氏距離，曼哈頓距離，餘弦距離
- 5. 餘弦距離與歐氏距離
- 6. 馬氏距離與歐式距離
- 7. 歐式距離、標準化歐式距離、馬氏距離、餘弦距離
- 8. 機器學習兩種距離——歐式距離和馬氏距離
- 9. 歐氏距離分類器
- 10. Bhattacharyya距離（巴氏距離）