我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项

假设我有以下任何一个数字:230957或83487或4785在Ruby中有什么方法可以将它们返回为300000或90000或分别是5000？ 最佳答案 defround_up(number)divisor=10**Math.log10(number).floori=number/divisorremainder=number%divisorifremainder==0i*divisorelse(i+1)*divisorendend用你的例子:irb(main):022:0>round_up(4785)=>5000irb(main):

在我的D3折线图中，我尝试创建一个鼠标悬停效果，如本例所示:http://bl.ocks.org/mbostock/3902569在这个例子中，作者使用了平分线函数，据我所知，它只支持线性比例。问题是，在我的图表中，我有一个带有不同离散rangePoint元组的序号x轴。因此，如果像下面的情况(m=鼠标位置)，我想获得最接近的x值的像素位置，在本例中为x2。m|x1----------x2----------x3有什么办法吗？ 最佳答案 使用您的链接示例，这里是用于序号比例的mousemove函数的快速实现:vartickPos=x

我实现了一个二维k-dtree在Javascript(checkitoutonGitHub)中，我将它与D3一起用于最近邻搜索.我了解到有aquadtreeimplementation在D3中，但也发现API文档稀少，Google搜索也没有结果。在可能的情况下，我宁愿使用一个经常访问的库，也不愿使用我自己重新发明的轮子。如何使用D3的四叉树执行最近邻搜索？最近邻，我的意思是:用二维点填充四叉树搜索最接近四叉树中不一定存在的新点的四叉树包含点 最佳答案 刷牙演示实际上并没有找到最近的邻居，而是找到了给定矩形中包含的四叉树点。(尝试刷一

这里需要一些帮助。我是一名UI设计师，不擅长做实验性Web表单设计的数字，我需要知道哪个输入元素最接近网页上的点击点。我知道如何用点做最近邻，但输入元素是矩形而不是点，所以我被卡住了。我正在使用jQuery。我只需要这个小算法的帮助。完成实验后，我会向大家展示我在做什么。更新我想过它是如何工作的。看这张图:每个矩形有8个重要的点(或者说4个点和4条线)。只有x值对水平点(红点)有意义，只有y值对垂直点(绿点)有意义。x和y对Angular点都很重要。橙色十字是要衡量的点——在我的用例中是鼠标点击。浅紫色线是橙色十字与它可能最近的点之间的距离。所以……对于任何给定的橙色十字，循环遍历每个

MyNeighborAlice8月份土地销售分析游戏介绍MyNeighborAlice是一款由AntlerInteractive开发的区块链P2E游戏，游戏和动物森友会风格上比较像，也被称作区块链版的动森，游戏描述的是在一个叫 Lummelunda群岛的地方，玩家登陆后获得一片土地，成为Alice的邻居，并通过钓鱼、养蜂等活动获得奖励，并且可以自由装饰土地植被、建筑物，在岛上可以结交朋友等活动。媒体信息官网：https://www.myneighboralice.com/推特：https://twitter.com/MyNeighborAlice/Telegram：https://t

我一直在尝试使用与weka机器学习库一起使用的Ibk最近邻算法。我知道如何对实例进行分类，但我想实现协同过滤功能，所以我需要实际获取最接近感兴趣对象的实际对象列表。在weka中，我如何使用它的javaAPI真正做到这一点？ 最佳答案 这个怎么样weka.core.neighboursearch.LinearNNSearchknn=newLinearNNSearch(trainingInstances);//dootherstuffInstancesnearestInstances=knn.kNearestNeighbours(tar

我正在尝试针对最近邻搜索问题实现一种有效的算法。我看过一些数据结构的教程，支持对这类问题的操作(例如，R-tree，covertree等)，但是所有这些都很难实现。我也找不到这些数据结构的示例源代码。我知道C++，我正在尝试用这种语言解决这个问题。理想情况下，我需要描述如何使用源代码实现这些数据结构的链接。 最佳答案 快速最近邻搜索库有几个不错的选择。ANN，这是基于Mount和Arya的作品。这项工作记录在S.Arya和D.M.Mount的论文中。“固定维度的近似最近邻查询”。在过程中。第四届ACM-SIAM研讨会。离散算法，第2

我想做一些植绒模拟，如所述here.为此，我需要搜索每个2D点的最近邻居。但是，我不能使用像k-d树这样的静态数据结构，因为点总是在移动......什么是能够实现这一目标的好(简单)数据结构/库？我正在使用C++... 最佳答案 人有studied这个问题。在此领域寻找工作时，重要的关键词是动力。 关于c++-二维最近邻搜索移动点，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6

我需要为数据集中的每个点找到所有最近的邻居。该数据集包含约。1000万个二维点。数据接近网格，但没有形成精确的网格...此选项排除(在我看来)KD树的使用，其中基本假设是没有点具有相同的x坐标和y坐标。我需要一个O(n)或更好的快速算法(但实现起来不太困难:-)))来解决这个问题......由于boost没有标准化，我不想使用它...感谢您的回答或代码示例... 最佳答案 我会做以下事情:在点之上创建一个更大的网格。线性遍历这些点，并针对其中的每一个点，找出它属于哪个大“单元格”(并将这些点添加到与该单元格关联的列表中)。(这可以对