之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

1. 目前在项目中,遇到一个需求不会做,就是要计算两个城市之间的距离,而这两个城市的输入是可变的,如果要使用数据库来先存储两地之间的距离,调用的时候再来调用,那么存数据的时候,要哭的,因为光是省级区域,目前就是34个省级行政区,两个城市之间的距离,就是取任意两地之间的距离,那么按照排列组合的分析,就要有 34*33 = 1122 种排列组合方式,每个省有若干个城市,那这工作量就大了,所以需要寻找一种更为方便的方法来求两个城市之间的距离2. 先看下需求:两个城市之间的距离,在数学中,两点之间的距离

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

搜索附近地点,例如,坐标(39.91, 116.37)附近500米内的人,首先算出“给定坐标附近500米”这个范围的坐标范围. 虽然它是个圆,但我们可以先求出该圆的外接正方形,然后拿正方形的经纬度范围去搜索数据库.红色部分为要求的搜索范围,绿色部分为实际搜索范围. /** * 获取周围坐标 * Enter description here ... * @param unknown_type $lng 固定坐标经度 * @param unknown_type $lat 固定坐标纬度 * @para

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var

Java计算两个字符串日期之间的天数差 调用方法: public static void main(String[] args) throws ParseException { String a = "2017-12-01"; // 时间字符串 String b = "2017-12-31"; Long between_dayInteger = between_days(a, b); System.out.println(between_dayInteger); }

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2

开发中经常会遇到计算两个点(经纬度)之间的距离或者计算最近门店的场景,下面简单实现一下如何计算两个经纬度之间相隔的距离. 1.导入geodesy的maven依赖 或者到阿里云maven仓库下载jar包 <dependency> <groupId>org.gavaghan</groupId> <artifactId>geodesy</artifactId> <version>1.1.3</version> </depe

package tek; Java算法——求出两个字符串的最长公共字符串 /** * @Title: 问题:有两个字符串str1和str2,求出两个字符串中最长公共字符串. * @author 匹夫(在YW的数据基础上再次延伸) * @date 2017年4月19日 下午8:08:37 */ public class Demo1 { /* //减0 个字符 内循环1次 k2.substring(0, 7);//外循环第1次_内循环第1次 //减一个字符 内循环2次 k2.substring(0,

/// <summary> /// 获取两个坐标之间的距离 /// </summary> /// <param name="lat1">第一个坐标的X</param> /// <param name="lng1">第一个坐标的Y</param> /// <param name="lat2">第二个坐标的X</param> /// <param n

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText

EARTH_REDIUS = 6378.137 def rad(d): return d * pi / 180.0 def getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2): radLat1 = rad(lat1) radLat2 = rad(lat2) a = radLat1 - radLat2 b = rad(lng1) - rad(lng2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(sin(a/2), 2) + cos(radLat1

场景:已知两个GPS点的经纬度坐标信息.计算两点的距离. 1． 距离/纬度关系 GPS: 22.514519,113.380301 GPS: 22.511962,113.380301 距离: 284.6439379583341   jl_wd=284.6439379583341/(22.51451-22.511962) = 111712.69150641055729984301412873 (米/度) 2． 距离/经度关系 GPS: 22.514866, 113.388444 GPS: 22.5

//第一个坐标 CLLocation *before=[[CLLocation alloc] initWithLatitude:29.553968 longitude:106.538872]; //第二个坐标 CLLocation *current=[[CLLocation alloc] initWithLatitude:29.552959 longitude:106.537199]; // 计算距离 CLLocationDistance meters=[current distanceFrom

最近在解项目bug,更新地位城市的时候有个错误,后来想在位置改变多少距离之后,再取更新位置,这个功能去年做过.但是又忘记了! 所以还是记录一下吧. 百度地图提供了一个方法: BMKMapPointForCoordinate(CLLocationCoordinate2D coordinate); 这个方法可以将经纬度转换为 直角地理坐标 然后再通过另一个方法来计算距离: CLLocationDistance BMKMetersBetweenMapPoints(BMKMapPoint a,BMKMa

第一步下载依赖 npm install --save react-amap 第二步,在组件中使用 import React, { Component } from 'react' import { Link } from 'react-router-dom' import { Map, Marker } from 'react-amap'; export default class Page1 extends Component { constructor(){ super(); this.to

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

<?php /** * 计算两点之间的距离 * @param $lng1 经度1 * @param $lat1 纬度1 * @param $lng2 经度2 * @param $lat2 纬度2 * @param int $unit m,km * @param int $decimal 位数 * @return float */ function getDistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2, $unit = 2, $decimal = 2) { $EARTH_R

/** * 计算点 是否在一个固定点的半径范围内 * @2016年10月20日 * @param a 经度1 已知 * @param b 纬度1 已知 * @param x 经度2 * @param y 纬度2 * @param r 半径(米)比较的半径距离 * @return object[0]是否在已知的范围了 */ public static Object[] getManyPoint(double a,double b,double x,double y,double r){ Objec