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搜索资源 - Euclidean distance
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vc+opencv计算欧氏距离和马氏距离-vc+ opencv calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance
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模式识别的聚类算法 包括欧氏(Euclidean)距离，绝对值距离，切式距离，明氏距离，马氏距离-Clustering algorithm of pattern recognition, including Euclidean (Euclidean) distance, absolute distance, the distance-cut, Ming' s distance, Mahalanobis distance
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快速算法，可以快速计算一个二进制图片的Euclidean距离。-Fast algorithm can quickly calculate a binary image of the Euclidean distance.
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產生k個d維的常態分布樣本，產生某個事前機率為P(wi)的常態分布的discriminant
function，計算任兩點間的Euclidean distance及Mahalanobis distance
-Generated k-d-dimensional normal distribution of samples to generate a prior probability P (wi) of the normal distribution of the discriminan
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calculates the squared euclidean distance between all pairs of rows of two matrices. -calculates the squared euclidean distance between all pairs of rows of two matrices.
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本文针对SLAM算法中数据关联过程，提出了一种简单易行的改进方法，将欧氏距离与马氏距离结合用于数据关联。算法不必计算地图所有特征与所有量测之间的马氏距离，而是首先利用相对简单的欧氏距离计算缩小了待关联特征的搜寻范围。利用人工合成数据的仿真结果表明，改进后的数据关联方法可以大幅减少系统计算量，提高关联效率，且不会造成错误关联的增加。-This article SLAM algorithm for data association process, a simple method to Euclid
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基于颜色进行图像检索的一个简单实现
使用欧氏距离-Color-based image retrieval using the implementation of a simple Euclidean distance
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euclidean Distance-euclidean Distance
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一个用java写的欧几里德距离的kmeans算法，以前做实验自己写的-code of KMeans based on Euclidean Distance
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To calculate the Euclidean distance.
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k-NN based on Z-score standardized Euclidean distance & weighted voting
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Web文档聚类系统的设计与实现：数据挖掘；聚类分柝：文本挖掘；预处理；聚类组合；可
视化；欧氏距离-Web Document Clustering Design and Implementation: Data mining Clustering Hierarchical: text mining pretreatment cluster combinations visualization Euclidean distance
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基于奇异值分解的人脸识别方法
梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅
提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL
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将图像提取gist向量，然后计算各向量之间的欧氏距离，进行比较。-Extracted gist vector image, and then calculate the Euclidean distance between vectors, for comparison.
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Euclidean Distance Transform has been widely studied in computational geometry, image processing, computer graphics and pattern recognition. Euclidean distance has been computed through different algorithms like parallel, linear time algorithms etc.
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Compute nearest neighbours (by Euclidean distance) to a set of points of interest from a set of candidate points.
The points of interest can be specified as either a matrix of points (as columns) or indices into the matrix of candidate points.
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minimum Euclidean Distance
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You can use the following function to compute Euclidean distance between 2 images
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euclidean distance matrix
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information on euclidean distance
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