euclidean distance 뜻
발음:
"euclidean distance" 예문
국어 번역
모바일
- 유클리드 거리
- euclidean adjective, 유클리드의,
- distance noun, vt, 거리, 간격, 사이, 먼데
- euclidean adjective, 유클리드의, (유클리드)기하학의
- euclidean algorithm 유클리드 호제법
- euclidean division 나눗셈 정리
- euclidean domain 유클리드 정역
- euclidean geometry phrase, 유클리드 기하학
- euclidean group 유클리드 군
- euclidean space 유클리드 공간
- euclidean tilings 유클리드 평면 타일링
- euclidean vector 유클리드 벡터
- non euclidean adjective, 비 유클리드의
- distance noun, vt, 거리, 간격, 사이, 먼데 사이를 두다, 앞 지르다, 능가하다
- into the distance 먼 곳에
- their distance 좋아해, 너를
예문
- Examples Compute Euclidean Distance and Convert Distance Vector to Matrix
유클리드 거리를 계산하고 거리 벡터를 행렬로 변환하기 - Collapse all Compute Euclidean Distance and Convert Distance Vector to Matrix
유클리드 거리를 계산하고 거리 벡터를 행렬로 변환하기 - The idea is to calculate the Euclidean distances between connected vertices and store these distances in a matrix.
따라서 위치를 모두 받고 이를 정렬해 준 후에 간격을 계산하는 것이 맞다. - Define a custom distance function naneucdist that ignores coordinates with NaN values and returns the Euclidean distance.
NaN 값을 갖는 좌표를 무시하는 사용자 지정 거리 함수 naneucdist 를 정의하고 유클리드 거리를 반환합니다. - The Euclidean distance between object 2 and object 3 is shown to illustrate one interpretation of distance.
거리에 대한 한 해석을 보여주기 위해 객체 2와 객체 3 간의 유클리드 거리가 표시되어 있습니다. 거리 정보 - Compute the Euclidean distance between pairs of observations, and convert the distance vector to a matrix using squareform .
Abrir script en vivo 관측값 쌍 간의 유클리드 거리를 계산하고 squareform 을 사용하여 거리 벡터를 행렬로 변환합니다. - A distance metric is a function that defines a distance between two observations. pdist supports various distance metrics: Euclidean distance, standardized Euclidean distance, Mahalanobis distance, city block distance, Minkowski distance, Chebychev distance, cosine distance, correlation distance, Hamming distance, Jaccard distance, and Spearman distance.
거리 측정법은 두 관측값 간의 거리를 정의하는 함수입니다. pdist 는 다음과 같은 다양한 거리 측정법을 지원합니다. 유클리드 거리, 표준화된 유클리드 거리, 마할라노비스 거리, 도시 블록 거리, 민코프스키 거리, 체비쇼프 거리, 코사인 거리, 상관관계 거리, 해밍 거리, 자카드 거리, 스피어만 거리. - A distance metric is a function that defines a distance between two observations. pdist supports various distance metrics: Euclidean distance, standardized Euclidean distance, Mahalanobis distance, city block distance, Minkowski distance, Chebychev distance, cosine distance, correlation distance, Hamming distance, Jaccard distance, and Spearman distance.
거리 측정법은 두 관측값 간의 거리를 정의하는 함수입니다. pdist 는 다음과 같은 다양한 거리 측정법을 지원합니다. 유클리드 거리, 표준화된 유클리드 거리, 마할라노비스 거리, 도시 블록 거리, 민코프스키 거리, 체비쇼프 거리, 코사인 거리, 상관관계 거리, 해밍 거리, 자카드 거리, 스피어만 거리.
