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List1には多数 (~7^10) の N 次元ポイント (N <=10) が含まれ、List2には N 次元ポイント (N <=10)と同数またはそれ以下の数が含まれます。

私の仕事は次のとおりです: List1 のすべての点について、List2 のどの点が List1 の点に最も近いか (ユークリッド距離) を確認し、その後、いくつかの操作を実行したいと考えています。List1 に 50 個を超えるポイントがなかったときはネストされたループの方法で単純に実行してきましたが、7^10 ポイントの場合、明らかに多くの時間がかかります。

これを行う最速の方法は何ですか? 計算幾何学の概念は役に立ちますか?

編集: 私は次の場所にいます。List2から kd ツリーを構築し、 List1の各ポイントに対して最近傍検索を実行しています。最初に指摘したように、List1には 7^10 のポイントがあるため、すべてのペアに対してブルート フォース (ユークリッド距離法) を節約していますが、 List1の膨大な数のポイントが多くの時間を消費しています。これを改善する方法はありますか？

iPhone OS 3.2 を使用して、MKMapView の 2 点間のユークリッド距離をメートル単位で見つけようとしています。問題は、緯度と経度の観点からこれらの座標を持っていることです。数学的には、距離を見つけるのに十分なデータが得られますが、トリッキーな三角法が必要になります。もっと簡単な解決策はありますか？

ありがとう！

Javaで画像比較するためのアプリケーションを開発します。このために、私はユークリッドの互除法を選択しました。このアプリケーションには2つの画像が含まれます。1.実際の画像2.実際の画像の一部。

アルゴリズムは、画像の一部を実際の画像と比較する必要があります。パーツが実際の画像に存在する場合、一致する成功として1つの値を返す必要があります。

誰かが私にアルゴリズムのステップを教えてもらえますか？Javaのコードをいただければ幸いです。

私は、画像のRGBヒストグラムを描画し、クエリ画像を使用して他の画像間の距離を計算するCBIR（コンテンツベースの画像検索）プロジェクトに取り組んでいます。

VS 2008 - MFC と OpenCV ライブラリを使用しています。距離を計算するために使用したかった方法はユークリッド距離(ED)ですが、なぜかうまくいきませんでした。

2 つのヒストグラム間の距離を計算するのに役立つ関数 cvCalcEMD2() を見つけました。この関数を使用するには、ヒストグラムの署名を作成する必要があります。

これは、私が見つけた署名を作成するための例です

For ループには、ヒストグラムを渡す必要がある行があります。

float bin_val = cvQueryHistValue_2D( hist1, h, s );

ヒストグラムの私の関数には、変数 h_bins や s_bins のようなものはありません

私のプログラムでは、ヒストグラムをR、G、Bに計算/描画します。つまり、各画像には3つのヒストグラムがあります。例: CvHistogram *hist_red, *hist_green, *hist_blue;

ヒストグラムを使用して署名を作成するにはどうすればよいですか?

* drawHistogram 関数へのリンクは、以下のコメントにあります

複数の画像の比較に取り組んでいます。私はこれらの画像データを「画像」と呼ばれる行列の列ベクトルとして持っています。最初にユークレディアン距離を計算して、画像の類似性を評価したいと思います。次に、複数のランダムウォークを実行できるマトリックスを作成します。現在、私のコードは次のとおりです。

ただし、私の行列Mは、主対角線に沿って1の値を持ち、他の場所ではゼロになります。各行の最初のいくつかの要素には「大きい」値、列インデックスが4より大きい要素には「小さい」値を期待しています。誰かが何が悪いのか説明してもらえますか？アドバイスをいただければ幸いです。

EuclideanDistance(P,Q)2つの点P、Qとデルタが与えられた場合、同値関係〜=を定義しました。ここで、 <=デルタの場合はP〜=Qです。ここで、 n個のポイントのセットSが与えられた場合、例ではS =（A、B、C、D、E、F）およびn = 6（実際のポイントは実際にはセグメントの端点です）、次のようなアルゴリズムがありますか？セットのパーティションを見つけるために、平均的なケースでO（n ^ 2）よりも複雑さが優れていますか（サブセットの代表的な要素は重要ではありません）？

この問題の理論的定義を見つける試みはこれまで成功していませんでした。k-meansクラスタリング、最近傍探索など、私には別の問題のようです。写真は、アプリケーションで何をする必要があるかを示しています。

ヒントはありますか？ありがとう

編集：実際の問題（ある種の不変量が与えられた点の近くのクラスター）は、平均的な場合、O（n ^ 2）よりもうまく解決できるはずですが、私の問題定義には重大な欠陥があります：=〜は同値関係ではありません単純な事実のため、推移的なプロパティを尊重しません。これが、この問題を解決するのが簡単ではなく、高度な技術が必要な主な理由だと思います。私の実際の解決策をすぐに投稿します：近くの点がすべて定義された=〜を満たすときに機能するはずです。極が離れている点が関係を尊重しないが、それらがクラスター化された点の重心と関係している場合、失敗する可能性があります。それは私の入力データスペースでうまく機能しますが、あなたの入力データスペースではうまくいかないかもしれません。誰かがこの問題の完全な正式な特徴を知っていますか（解決策付き）？

Numpyは初めてですが、ベクトルに格納されているポイント間のユークリッド距離を計算する方法をお聞きしたいと思います。

numpy.arrayがあり、各行がベクトルであり、単一のnumpy.arrayであると仮定します。すべての点とこの単一の点の間のユークリッド距離を計算して、それらを1つのnumpy.arrayに格納できるかどうかを知りたいです。

インターフェースは次のとおりです。

このようなものを頂けますか？または、1つのコマンドで単一のポイントを他のポイントのリストとして使用し、最後に距離の行列を取得することは可能ですか？

ありがとう

私のデータベースの各ユーザーは都市に関連付けられています（経度と緯度を使用）

どの都市が互いに近いかを調べるにはどうすればよいですか?

つまり、イングランドでは、ケンブリッジはロンドンにかなり近いです。

したがって、ケンブリッジに住んでいるユーザーがいるとします。それらに近いユーザーは、ロンドン、ハートフォードなどの近くの周辺都市に住んでいるユーザーです。

これについてどうすればよいのでしょうか？また、近いものをどのように定義しますか? つまり、米国ははるかに広がっているため、英国では米国よりも終値がはるかに近くなります。

アイデアと提案。また、この種の機能を提供するサービスを知っていますか?

ありがとう

空間内の 2 つのエンティティの位置を表す2 つの点 (x ₁ , y ₁ ) と (x ₂ ,y _{2 ) があります。}ピタゴラスの定理を使ってそれらの間のユークリッド距離を計算すると、すべてが素晴らしいです。ただし、スペースが有限になった場合は、マップの継ぎ目を「包み込む」ポイント間の新しい最短距離を定義したいと考えています。たとえば、ポイント A が(10, 10)でポイント B が(90,10)で、マップの幅が 100 単位の場合、A と B の間の距離を 20 (マップの右端から左端に戻る) として計算したいと思います。 )、通常のユークリッド距離である 80 の代わりに。

私の問題は、私がやろうとしていることにまったく適していない座標系を使用していることであり、実際に私の平らな正方形の地図はシームレスなドーナツ形状になっていると思います. この性質のシステムを実装し、デカルト座標から前後に変換する方法についての提案もいただければ幸いです!

私はこのフォーラムに初めて参加し、英語のネイティブ スピーカーではありません。:)

現時点で直面している課題は次のとおりです。2 点間の与えられた距離のセットに基づいて、3D ユークリッド空間内のまだ未知の点の (おおよその) 相対座標を計算したいと考えています。私の最初のアプローチでは、可能な複数のソリューションを無視して、最初のソリューションをランダムに取得したいと考えています。

例：与えられた距離のセット：（直角三角形を底辺とするピラミッドを作成していると思います）

P1-P2-距離

• 1-2-30
• 2-3-40
• 1-3-50
• 1-4-60
• 2-4-60
• 3-4-60

Step1: では、これらの点の相対座標をどのように計算すればよいでしょうか?
最初のポイントが 0,0,0 になるので、2 番目のポイントは 30,0,0 になると考えました。
その後、ポイント 1 と 2 からポイント 3 までの距離 (それぞれ 50 と 40) を持つ 2 つの円の交点を見つけることによって、3 番目のポイントを計算できます。どうすれば数学的にそれを行うことができますか? （ただし、頭の中で状況を簡単に表すために、これらの単純な数字を使用しました）。その上、正しい数学的方法で答えを得る方法がわかりません.3番目のポイントは30,40,0です（または30,0,40ですが、無視します）。
しかし、4 点目を獲得するのはそれほど簡単ではありません。ポイントを取得するには、交差を計算する際に 3 つの球体を使用する必要があると考えましたが、どうすればよいですか?

ステップ 2: この「単純な」例を計算する方法を理解した後、さらに未知の点を使用したいと思います。自由度が原因で座標を計算できない場合は、既知の距離に関して、ランダムに選択したものを除いてすべての可能性を無視したいと思います。

ステップ 3 : 最終段階は次のようになります。実際の状況により、測定された各距離は少し不正確です。したがって、特定のポイントのペアに対して 1 を超える距離がある場合、距離は平均化されます。しかし、距離が不正確なため、ポイントの正確な (相対的な) 位置を特定するのが難しい場合があります。したがって、さまざまな可能な場所を「最適な」場所に平均化したいと思います。

私の課題を一歩一歩進めるのを手伝ってもらえますか?