问题标签 [euclidean-distance]

我有一个 exe，它返回一个包含 16 个元素的数组。我必须使用 php 将此数组传递给 Mysql 来计算欧几里德距离。我在 MySQL 中的表是这种形式。

所以我为每个图像有 16 个特征，现在我有 30,000 个图像，img_id 最多为 30,000。我必须从通过 php 传递的 exe 中计算数组的欧几里德距离，并返回欧几里德距离最小的 6 个图像的 img_id。即假设我有一个来自 exe A[0.458,0.234,0.4567,0.2398] 的数组，我必须用这个数组计算每个 img_id 的距离，即对于 img_id=1，距离将为 ((0.458-0.389)^2+(0.234- 0.4567)^2+(0.4567-0.8981)^2+(0.2398-0.2345)^2) 我必须对所有 30,000 张图像重复此过程并返回距离最短的 6 个 img_id。什么是计算它的有效和快速的方法？

我有一个 exe，它返回一个包含 16 个元素的数组。我必须使用 php 将此数组传递给 Mysql 来计算欧几里德距离。我在 MySQL 中的表是这种形式。

所以我为每个图像有 16 个特征，现在我有 30,000 个图像，img_id 最多为 30,000。我必须从通过 php 传递的 exe 中计算数组的欧几里德距离，并返回欧几里德距离最小的 6 个图像的 img_id。

即假设我有一个来自 exe 的数组，A[0.458,0.234,0.4567,0.2398]我必须使用该数组计算每个 img_id 的距离，即对于 img_id=1，距离将是((0.458-0.389)^2+(0.234-0.4567)^2+(0.4567-0.8981)^2+(0.2398-0.2345)^2)，我必须对所有 30,000 张图像重复此过程并返回距离最小的 6 个 img_id。我编写了以下存储过程，但它只返回 img_id NULL。

如果有任何快速的方法来执行此操作，请提及。

我正在尝试使用 python 通过主成分分析 (PCA) 实现人脸识别。我正在按照本教程中的步骤操作：http: //onionesquereality.wordpress.com/2009/02/11/face-recognition-using-eigenfaces-and-distance-classifiers-a-tutorial/

这是我的代码：

当我收到此错误时，我在步骤 10 中遇到了问题： Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Karim/Desktop/Bachelor 2/New folder/new3.py", line 59, in <module> d = np.sqrt(np.sum((w - w_in)**2)) File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 343, in __pow__ return matrix_power(self, other) File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 160, in matrix_power raise ValueError("input must be a square array") ValueError: input must be a square array

有人可以帮忙吗？？

我对 R 很陌生，我正在尝试从我的矩阵中的两个变量和净距离（我的数据的第一个点和最后一个点之间的欧几里得距离）计算总距离（或所有数据点上的欧几里得距离的总和）。所以只是我数据的背景。我的数据通常是一个包含 5 个变量的 csv 文件：单元格轨迹（称为 A）、时间间隔、每个单元格的 X 和 Y 位置、V = 速度。每个数据大约有 90 个轨迹并且每个轨道都应该相互独立地对待。

我之前不知道 dist() 函数，所以我做了自己的函数：

这没有用。我使用 A 作为轨道的标识符，并且由于总距离也可以计算为：距离 = 速度（t1-t0），我只是将所有速度乘以我的时间间隔（因为它始终是 1/25 秒。

如何以我的 A 作为标识符使用 dist() 函数？我需要这个，因为每个轨道的计算应该是分开的。谢谢！

我之前曾询问过在 R 中计算欧几里得距离并获得了很大帮助。现在，我需要计算从第一个点到轨迹数据中所有其他点的欧几里得距离。这是我的数据的样子：

SimonO101 非常棒地给了我一个代码，该代码将计算每条轨道从起始位置到最终位置的欧几里得距离：

如何编辑代码，使其不仅具有从开始到结束的欧几里得距离，而且从每个 X、Y 位置开始？再次感谢！

编辑：还有：如何将结果可视化为矩阵。谢谢

我尝试使用以下代码在 PHP 中计算欧几里得距离。但是花费的时间很长。我想测试我是否在 C 中执行相同的操作是否会更快。输入数据应该从 php 传递，而所有其他数据都存储在 mysql 数据库中。我必须计算 30,000 多张图像的距离，每张图像大约有 900 个属性，我怎样才能使操作更快。那么如何在 C 中比在 PHP 中更快地进行计算呢？我还没有用 C 编程过，所以任何建议都将受到高度赞赏。

PHP中用于距离计算的查询可以总结如下：

我有一个包含以下内容的数据集：

我正在尝试以编程方式计算组中值向量之间的欧几里得距离。

这意味着我在 n 个组中有 x 个案例。计算成对行之间的欧几里得距离，然后为该组取平均值。因此，在上面的示例中，首先我计算第 1 组（案例 1、2 和 5）的均值和标准偏差，然后标准化值（即 [（原始值 - 均值）/标准偏差]，然后计算案例之间的 ED 1 和案例 2、案例 2 和 5、案例 1 和 5，最后平均该组的 ED。

任何人都可以提出一种以合理有效的方式实现这一目标的巧妙方法吗？

有2个数据集

1. 300 个地理坐标列表

2. 超过 200 万个地理坐标的列表

对于列表 1 中的每个条目，我正在尝试计算列表 2 中位于 5 英里半径内的条目数。

我决定使用euclidean距离，因为我只处理相对较小的距离。

这是我的代码。它需要永远运行。关于如何改进代码的任何建议。

干杯

我有以下用于计算欧几里得距离的代码：

当我在 Scala 解释器中运行它时，我得到了这个结果：

谁能解释我为什么会得到这个结果？

编辑：

根据 Patashu 和 ntalbs，两点之间欧几里得距离的正确代码是：

考虑一个矩阵 A：

我必须计算以下公式： w_ij = ||I(i) - I(j)|| ^ 2 从点 A(1,1) 到其邻域，即 A(1:2, 1:2)。现在我不太明白这个公式代表什么，因为它没有指定。这是欧几里得距离吗？

我试过

但这给了我一个标量。我期待一个包含 4 个元素的向量。你能帮助我吗？