在C语言中，你可以编写一个函数来计算两点之间的距离，通常使用欧氏距离公式。以下是一个示例函数：c include <stdio.h> include <math.h> // 函数来计算两点之间的距离 double distance(double x1, double y1, double x2, double y2) { double dx = x2 - x1;double dy = y2
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sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#对每一行的值求和 distances = sqDistances**0.5#开方,计算欧氏距离 sortedDistIndicies = distances.argsort() #对距离排序 classCount={} #建立空字典,类别字典,保存各类别的数目 for i in range(k): #寻找k个最近邻 voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]#先...
的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类 clusterDict = dict() #dict() 函数创建一个字典,用来保存簇类结果 c = len(centroids) for node in data: #计算节点node与c个质心的距离,选取最近的,并加入相应簇类 clusterID = -1 #簇分类标记,记录与相应簇距离最近的...
commit id: "v1.0" "基本欧氏距离实现" commit id: "v1.1" "代码复用优化" commit id: "v1.2" "增加并行计算功能" commit id: "v1.3" "算法复杂度优化" -def euclidean_distance(point1, point2):+def optimized_euclidean_distance(point1, point2):return sqrt(sum((p1 - p2) ** 2 for p1, ...
(*karray)[i][j]=9999.0;//默认的最大值35if(fclose(fp)) fprintf(stderr,"can not close data.txt");36}37//计算欧氏距离38type computedistance(intn,type *avector,type *bvector)39{40inti;41type dist=0.0;42for(i=0;i<n;i++)43dist+=pow(avector[i]-bvector[i],2);44returnsqrt(...
要求|Z-2-2i|的最小值,即求圆上点到点(2,2)的最小距离。**步骤如下:**1. **两点距离计算**:圆心(-2,2)与点(2,2)的水平距离为|2 - (-2)| = 4,垂直距离为0,因此两点的欧氏距离为4。2. **最小距离确定**:圆上点到(2,2)的最小距离为圆心到该点距离减去半径,即4 -1 = 3。...
(U,axis=1)# 求每行的和U=np.multiply(U.T,sumU)# 使隶属度矩阵每一行和为1returnU.T# 计算样本和簇中心的距离,这里使用欧氏距离defdistance(X,centroid):returnnp.sqrt(np.sum((X-centroid)**2,axis=1))defcomputeU(X,centroids,m=2):sampleNumber=X.shape[0]# 样本数classes=len(centroids)U=...
为了减少FLICM运行时间和KWFLICM ,Zhao等人[28]提出邻域加权模糊c均值聚类算法(NWFCM),用patch距离得到的邻域加权距离代替FCM目标函数中的欧氏距离。虽然效果上NWFCM比FLICM和KWFLICM速度快,但由于需要计算patch距离和参数选择,耗时较长。为了克服这一缺点,Guo等人[29]提出了一种基于噪声检测的自适应FCM算法(NDFCM),...