聚类算法各类距离计算详解
引入,在使用kaldi语音识别框架时,碰到
import scipy.cluster.vq as vq
(centroids, labels) = vq.kmeans2(data, self.K, minit="points", iter=100)
距离类型
- 1.欧式距离
2.曼哈顿距离
3.切比雪夫距离
4.幂距离
5.余弦相似度
6.皮尔逊相似度
7.修正的余弦相似度
8.Jaccard相似度
9.汉明距离
10.加权的汉明距离
11.相关距离
12.马氏距离
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人