用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。
自组织特征映射原理 自组织特征映射（SOFM）神经网络是由芬兰Helsinki大学T Kohonen教授于1981年提出的（Kohonen，1982）。它是一种无导师学习网络，能将任意模式的输入映射成一维或二维离散图形输出，并保持其拓扑结构的不变性（Kohonen，1988）。9.1.2.1 SOFM网络结构SOFM网络结构如图9.1所示（叶世伟，2004；Kohonen，2004），它是由输入层和竞争层组成的双层网络结构。输入层是一维的，具有N个节点，竞争层是一维或二维的，具有M个节点，两层的神经元位于网格节点上，以连接权值互连，SOFM网络所有输入与输出神经元是全连接的。图9.1 SOFM网络结构图9.1.2.2 SOFM聚类判据神经网络以向量间的距离作为聚类判据来比较相似性，常用的聚类判据有欧式距离法和余弦法（韩力群，2006）。（1）欧式距离法欧式距离计算如式（9.1）所示。向量间的欧式距离越小，向量相似性越大。若设定同类向量间的最大欧式距离为Q，则Q就是一个聚类判据，如图9.2（a）。高光谱遥感影像信息提取技术（2）余弦法向量余弦计算如式（9.2）所示。向量间夹角越小，余弦越大，向量相似性越大。若设定同类向量的最大夹角为E，同样E就是另一种聚类判据，如图9.2（b）。高光谱遥感影像信息提取技术图9.2 SOFM聚类。
如何计算经纬度之间的距离？ 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：pphuwisedu1.欧氏距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1，y1)与b(x2，y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1，y1，z1)与b(x2，y2，z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11，x12，…，x1n)与 b(x21，x22，…，x2n)间的欧氏距离：也可以用表示成向量运算的形式：2.曼哈顿距离(ManhattanDistance)从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源，曼哈顿距离也称为城市街区距离(CityBlockdistance)。(1)二维平面两点a(x1，y1)与b(x2，y2)间的曼哈顿距离(2)两个n维向量a(x11，x12，…，x1n)与 b(x21，x22，…，x2n)间的曼哈顿距离 5.标准化欧氏距离(StandardizedEuclideandistance)(1)标准欧氏距离的定义 标准化欧氏距离是针对简e69da5e887aa7a6431333433623738单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，好吧！那我先将各个分量都。
什么是标准欧几里得距离 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。扩展资料：欧氏距离变换所谓欧氏距离变换，是指对于一张二值图像（在此我们假定白色为前景色，黑色为背景色），将前景中的像素的值转化为该点到达最近的背景点的距离。欧氏距离变换在数字图像处理中的应用范围很广泛，尤其对于图像的骨架提取，是一个很好的参照。欧几里得度量是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。参考资料来源：-欧几里得度量
如何理解马氏距离，多维Mahalanobis距离是否要用到“互相关张量”来进行描述？ 如题，现在我知道数据分析界的马氏距离是考虑到两个变量之间的相关性然后求出它的距离的，在我们的数据挖…
怎么求度量矩阵 设基为a1，a2，a3则度量矩阵为(a1，a1)(a1，a2)(a1，a3)(a2，a1)(a2，a2)(a2，a3)(a3，a1)(a3，a2)(a3，a3)(a1，a1)表示内积算出来就好了
机器学习里的 kernel 是指什么？ 在机器学习相关的论文或者书籍里面经常见到kernel这个词。请问kernel的含义及本质到底是什么呢？
为什么任给一个圆，它的圆周长和直径比值都是常数？ 原问题是「为什圆周长和直径比值是常数？但是有的答主理解出了不同的意思，我改一下吧。人教版小学数学…
