問題タブ [nearest-neighbor]

アプリでナビゲートする方法を探しており、仮想 dpad を使用してすべての要素をスローします。しかし、上下左右の方向で最近傍を見つけるにはどうすればよいでしょうか。たとえば、ダウンするイベントを受信したので、下のボタンにフォーカスを設定したいとします。

次のようなxmlファイルで定義を使用したくありません。

どうやってやるの？

どうも。

約 3000 ポイントの空間データフレームがあります。各点に k 個 (この場合は 30 個) の最近傍を提供する行列を生成したいと考えています。

ループを使用してそれを行うことができますが、私が知らない空間ポイントデータフレームクラスにはエレガントで最適な方法があるはずだと感じています。

2次元平面上に点 (x,y) のセットがあります。点 (x0,y0) と数値 k が与えられた場合、点セット内の (x0,x0) の k 番目の最近傍点を見つける方法。詳細には、点集合は x と y の 2 つの配列で表されます。点 (x0,y0) はインデックス i0 によって与えられます。x0=x(i0) と y0=y(i0) という意味です。

Matlab には、この問題に役立つ関数や何かがありますか。Matlab にそのような機能がない場合、他に有効な方法を教えてください。

編集: セット内のすべてのポイント (x0、y0) について、この種の距離を計算する必要があります。セットのサイズは約 1000 です。k の値は約 sqrt(1500) である必要があります。最悪のことは、これを何度も行うことです。反復ごとにセットが変更され、距離が再度計算されます。したがって、実行時間は重大な問題です。

私は、任意に配置された交差しない楕円のセットに対して最も近いトリオの隣人を見つけるという問題に取り組んでいます。新規ユーザーなので、画像タグを含めることは許可されていませんが、ページの下部に URL を含めました。これは、視覚補助を使用した方が自分自身を説明できるといつも思っているからです。この図は、最も近い 3 つの楕円を互いに接続するアポロニウスの円で私が何を意味するかを示しています。

これまでのところ、楕円間の最小距離を使用して、増分法とスイープライン法を介して Delaunay Triangulation を修正し、3 つの楕円構成ごとに形成される三角形の円を含むさまざまな手法を使用し、境界ボックスを使用して隣接点を推定しようとしました。これを実際に効率的に機能させる方法のアイデアが完全に尽きました

私は解決策を考え出しましたが、それは楕円のすべてのトリオを他のすべての楕円と徹底的に検索して比較することを含み、時間の複雑さはn(n-1)(n-2)/3!です。その上、各計算は代数的ではなく反復的に行われます。

代数的に行うことができ、n^2時間の複雑さよりも低い方法でこれを行う方法について、誰かがアイデアを持っているでしょうか?

テクニックの提案でさえ、試してみるのに適しています.3週間近く取り組んできたので、まともな答えにはほど遠いです.

mySqlデータベースにジオタグ付きの画像のセットがあります。私の写真の表は次のように考えることができます。

写真の位置に基づいてK最近傍アルゴリズムを実行するつもりです。たとえば、K = 10の場合、ユーザーの場所に地理的に最も近い10枚の写真を選択します。

私はあなたの提案に感謝します。

私はGISに少し慣れていないので、DB（mySQL）でk最近傍を検索したいと考えています。私が理解しているオプションは次のとおりです。1）Haverstine式を使用します-ただし、DB全体で実行されます。緯度と経度にインデックスを追加して改善できることを知っています.. 2）ここで説明されているように拡張領域を使用します：http ://blogs.msdn.com/b/isaac/archive/2008/10/23/nearest-neighbors.aspx 3) ここで説明されているように境界ボックスを使用します: http://code.google.com/intl/iw-IL /appengine/articles/geosearch.html 4) ポイントと MBRContains 関数を次のように使用します: 2 つの緯度/経度ポイント間の距離を見つけるための最速の方法

それぞれの方法の長所と短所は何か、また、高速でやや正確な結果を得るにはどの方法 (または組み合わせ) が最適かを考えています。さらに、ポイントとポリゴンを使用するか、緯度/経度のみを使用する必要がありますか? このトピックがここで何度も議論されていることは知っていますが、答えが何であるかはまだわかりません. TNX

K最近傍（kNN）機械学習アルゴリズムの距離測定として、動的タイムワーピング（DTW）を使用しています。WEKAでは、現在計算されている距離が以前の距離よりも大きい場合、kNNアルゴリズムは早期放棄として機能する値をカットオフしました。

私の問題は、すべての計算を行わずに、DTWを使用してこの早期放棄を実装する方法がわからないことです。最終的な距離がカットオフよりも大きくなることをどのようにして確実に知ることができますか？

ランダムな位置に多数のポイントがある長方形の領域があります。ここで、最も近い点までの距離が最大になる位置に新しい点を配置したいと考えています。SQL (および多角形) を使用した問題の解決策は、次のとおりです。 -最近傍のテーマ/

しかし、どうすればjavascriptでそれを行うことができますか?

これが私が持っている3つのデータセットの簡略化されたバージョンです：

Haskellには、データセット間の不特定のパターンを見つけるための組み込み機能がありますか？プログラムを2つ以上のデータセットで実行し、類似しているデータセット（この場合はセットAとB）を報告してもらいたいです。

長さ 32 ビットの数十万のスパース ビット文字列があります。

それらに対して最近傍検索を行いたいのですが、ルックアップのパフォーマンスが重要です。さまざまなアルゴリズムを調べてきましたが、バイナリ文字列ではなくテキスト文字列を対象としているようです。局所的に敏感なハッシングまたはスペクトルハッシングのいずれかが良い候補と思われるか、圧縮を調べることができると思います。これらのいずれかが私のビット文字列の問題にうまく機能しますか? 任意の指示やガイダンスをいただければ幸いです。