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DistCal
- 包含一种新的相对距离、欧式聚立等的距离计算方法，计算每个训练样本到所有测试样本的距离。-includes a new relative distance, Continental and others Poly distance calculation method calculated for each sample to test all samples distance.
flower
- 对花卉的数据集分别通过“五折法”、随机产生训练样本、欧式平方距离、绝对值距离、契比雪夫距离和马氏距离进行数据集的识别。-Data sets, respectively, for flowers through the " half of Law" , randomly generated training samples, European squared distance, absolute distance, Chebyshev distance and Mahalanobi
distanceKNN
- 可以分别设置度量距离的KNN分类器，有欧式和马氏距离。对模式识别十分重要的作用，有着较好的分类效果，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-Distance can be set respectively KNN classifier, style and markov distance. For pattern recognition is an important role, has a good classification effect, can help be
knn-MATLAB
- 这是一个实现简单的多数表决法的KNN算法。KNN算法涉及三个重要的步骤，分别是决定K的大小；距离的表达方法（一般有欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离）；决策方法（多数表决法，KD树法等）。本程序是采用多数表决的决策方法，距离表达采用欧式距离。适用于小样本少特征的数据集。(KNN algorithm realized by MATLAB, useful for small training set and less features.)
指纹定位算法仿真代码
- 定位指纹，室内，算法，欧式距离，最大后验概率，贝叶斯，加权贝叶斯，等(Location, fingerprint, interior, algorithm, Euclidean distance, maximum posterior probability, Bayes, weighted Bayes, etc.)
dxbx
- 约束高湿混合模型，ER算法求解参数，借助最小二乘拟合数据中心线，统计其欧式距离进以展开数据分析。(Constrained high humidity mixed model, ER algorithm to solve the parameters, with the least squares fitting the data center line, statistical European distance into the data analysis.)
aco
- spd描述子，ACO算法匹配，文件中包含其他的描述子（形状上下文。。。），同时距离函数包括欧式距离和卡方距离(The SPD descr iptor matches the ACO algorithm, and the file contains other descr iptors (shape context) At the same time, the distance function includes Euclidean distance and chi square distance
multilinearreg
- 利用最小二乘法来对w和b进行估计。最小二乘法就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线上的欧式距离之和最小。(The least squares method is used to estimate W and B. The least squares method is trying to find a straight line, so that the sum of Euclidean distance of all the samples to the line is minimum)
demo_ASIFT_src.tar
- 得到图像的特征点以及对应的特 征向量后，采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅图 像中关键点的相似性判定度量(The feature points and corresponding features of the image are obtained After the eigenvector, the Euclidean distance of the feature vector of the key points is used as the two map Similarity
o-knn
- 欧式距离计算knn,数据集为手写数据集。其效果不是很好维数太大(Euclidean distance calculation KNN)
R_kmeans
- r实现kmeans算法，用欧式距离，包含说明(R implementation of kmeans algorithm)
ft
- 显著性检测算法FT的实现，大概就是计算Lab空间下每点与均值的欧式距离作为显著值(Implementation of the saliency detection algorithm FT)
52176893pca-matlab-code
- pca人脸识别算法,人脸检测，欧式距离，特征向量求法等。(PCA face recognition algorithm, face detection, Euclidean distance, eigenvector method and so on.)
Distancetransform
- 图像处理中的距离变换算法，采用欧式距离和倒角算法两种方式实现对图像的距离变换。(The distance transformation algorithm in image processing,adopts Euclidean distance and chamfer algorithm to realize the distance transformation of the image.)
osdist
- 运用欧式距离公式，以矩阵的每一列作为一个数据，计算欧氏距离(Calculation of Euclidean distance)
K-means
- K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。(The K-means algorithm is a hard clustering algorithm, which is representative of the prototy
Gistcbir
- 采用Gist算法提取图像特征，采用欧式距离进行相似度计算，返回相似性图像。完整的GUI界面，完整的图像库 注意；根据需要调整图像根目录。(Gist algorithm is used to extract image features, and Euclidean distance is used for similarity computation, and the similarity image is returned. Complete GUI interface, complete
Deep Learning_Kmeans
- 适用于基于欧式距离的用户分簇，简单深度学习Kmeans算法例程(It is suitable for user clustering based on Euclidean distance.)
Copula
- 包括copula分布参数估计、秩相关系数估计、平方欧式距离求解等，两个随机变量，从求边缘分布，到求二元联合copula函数的全过程，(copula function estimate)
图像配准算法
- 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重 5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图 7.最后就是进行拼接线的加权融合