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计算两个矩阵之间的欧氏距离
- 计算两个矩阵之间的欧氏距离，对学生模式识别的人有帮助。-Calculated between the two Euclidean distance matrices, pattern recognition to students who have helped.
shibie.rar
- 用matlab实现的几种模式识别的方法，有切比雪夫距离法，马氏距离法，欧氏距离法。而且每种方法都给出了多种编程,Matlab achieved using several methods of pattern recognition, there are Chebyshev distance, Mahalanobis distance method, Euclidean distance method. But each method are given a variety of program
MyTuXing2
- 图像处理平台，用VC++写的，包括矩，欧氏距离等等，欢迎大家下载学习使用-Image processing platform, using VC++ to write, including the moment, Euclidean distance, etc., are welcome to download the learning to use
CalcVecDistance
- vc+opencv计算欧氏距离和马氏距离-vc+ opencv calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance
GSNNSimulation
- 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
IDASimulation
- 本文针对SLAM数据关联中使用最为广泛的最近邻方法作了改进，利用特征估计位置与载体预测位置之间的欧氏距离计算代替了全部特征与每个量测之间的马氏距离计算，避免了大量的矩阵乘法计算。该算法简单易行，降低了算法的计算复杂度，有利于SLAM算法的实时执行，且关联效果与全局最近邻法相同-In this paper, SLAM data association in the most widely used methods of improving the nearest neighbor, using t
k_means
- k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法，是理解和应用聚类算法的基础，通过k-means(欧氏距离)聚类算法我们才可以初步了解数据挖掘的原理。-k-means (Euclidean distance) clustering algorithm is the most basic clustering algorithm, is understanding and the basis for the application of clustering algorithm, throu
findkeypoint
- 摘要：拐点是数字图像中的一个重要信息载体 提出一种新的拐点检测算法 该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法，而是源于离散曲线的外观特征，推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质，本算法首先利用Freeman链码的性质.过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素，然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。 -Abstract: The inflection point is a digital
cede
- 计算测地距离，测地距离是众多距离的一种，在高维流行数据分布空间上，欧式距离不再适用，这时就可用到欧氏距离-Computing geodesic distance, geodesic distance is a large distance, popular in high-dimensional data distribution space, the Euclidean distance is no longer applicable, then you can use the Euclide
tsp_nn
- KNN classifiers, training is training set, testing is test set, D is the distance, D=1 is mandistance D=2 is 欧氏距离 D=3是 infinite norm K is the number of selected neighbors- KNN classifiers, training is training set, testing is test set,
hashing
- 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.
Content-basedImageRetrieval
- 基于内容（颜色）的图像检索，用VC++实现算法——欧氏距离，可以在指定的目录下搜索相似的图案，旗帜，冬景等，是图像检索的最简单的模型，感兴趣的可以下载看看。-Content-based (color) image retrieval, using VC++ algorithm- Euclidean distance, you can search the directory specified similar pattern, flags, winter landscape, are the s
oushi
- 基于欧氏距离求解带状区域二值图的目标区域宽度-Solving Euclidean distance-based binary image of the band region the width of the target area
numberbie
- 本程序实现了手写数字体的识别，识别算法采用最小欧氏距离法-Realized by the number of fonts handwriting recognition, recognition algorithms using the minimum Euclidean distance method
Character-recognition
- 自己制作基于“欧氏距离的算法”来识别文字的相似性，从而来识别手写文字的程序，开发环境是matlab.需要讲手写的字加到字库才可以哦。-Produce their own based on the " Euclidean distance algorithm" to identify the similarity of the text, handwritten text in order to identify the procedures, the development e
PCA-about-image
- PCA代码，关于二维数字图像的匹配问题。从给定的图像库中，计算出投影空间（已降维处理），然后计算库中每幅图像在投影空间中的投影，测试图像也进行投影空间投影，计算测试图像的投影与库中每幅图像的投影的欧氏距离，距离最小的那个最匹配。-2-D digi image PCA
欧氏距离
- 欧氏距离法识别数字。模板和数字差别不能太大。(Euclidean distance method to identify numbers.The difference between template and number cannot be too large)
test
- 时间序列欧式距离度量；欧几里得距离；时间序列的欧氏距离相似度(Euclidean Distance Measurement of Time Series)
欧氏距离
- 计算数据欧氏距离,很详细的资料，个人编写(Calculation data Euclidean distance, very detailed information, personal preparation)
基于欧氏距离的yes和no的语音识别
- 基于欧氏距离的yes和no的语音识别，matlab，时域、频域，数字信号处理。可以直接录音也可以读取音频文件