摘要:一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍
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02 2023 档案
摘要:一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍
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摘要:一、Eigen 基本功能测试 1. 基本调用编译流程 1.1.1 程序编写 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using Eigen::MatrixXd; int main() { MatrixXd m(2,2); m(0,0) = 3; m(1,
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摘要:一、圆弧中点坐标值求解 主要目的在于求解在二维平面中,任意圆心确定,起点确定的圆弧上,任意一点的二维坐标位置的计算方法。 二、基于复数的圆弧求解办法 设圆心 C 对应的复数为 $a+bi$ ,那么圆上任一点 P 对应的复数为 $x_0+iy_0$ , P 绕圆心 C 转过角度为 $\alpha$ 弧
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摘要:点乘 基本概念 简而言之就是矩阵各对应元素相乘。 需满足乘数矩阵和被乘数矩阵的行向量或列向量相等,或两者同时相等。 数学公式 S1 矩阵尺寸不完全相同 $$ C=AB= \begin{bmatrix} a_{11} \ a_{21} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} b_{
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摘要:已知空间三点的坐标为(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),求这三个点所确定的空间圆的圆心坐标和半径。 分析可得约束条件:1、三点共面2、三点到空间圆心坐标的距离相等。 从约束条件可得,4个自由项4个方程可解,可以列出线性代数方程组,即可用消元法求解; 即以下的(1)(2)
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摘要:已知圆上的两点坐标和半径,求圆心 Step1: 假设已知圆上的两点坐标分别为 $N(X1,Y1)$ 和 $M(X2,Y2)$ ,半径为 $R$ ,圆心坐标为 $O(a,b)$ ,根据数学知识可得到: $$ (x_1-a)^2 + (y_1-b)^2 = R^2 式(1) \ (x_2-a)^2 +
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