マンハッタン距離. 45度回転させる式は、X=x-y; Y=x+y. （回転と同時にかかっている√2の倍率は無視します）. 回転前のマンハッタン距離 = 回転後のチェビシェフ距離（座標の差の最大値）. これで反時計回りに45度回転し、XY座標で2次元累積和を使うと この方法では，最初にk-means法を用いて基本的なクラスタリングしたうえで，各データポイントとクラスタ間のマハラノビス距離を求め，より最適な状態にクラスタリングし直します。 計算方法はシンプルなのにパワフル・・・と言いたかったのですが，私の理解不足あるいは技量不足のせいか，思ったほど使いやすいものにはなりませんでした。 しかし，せっかく作ったので，記録として一応残しておきます。 以下では，まずスクリプトについて簡単に説明したうえで，（このスクリプトの）問題点について述べておきます。 なお，実行には stats パッケージと mvtnorm パッケージが必要です。 作成したスクリプト. マンハッタン距離（L1ノルム）とは、2点間の距離計算の際に、次元ごとの距離の絶対値を合計する方法です。. もう少しわかりやすく説明すると、碁盤の目のような道をタクシーが進む場合の縦と横の距離を合計するという方法です。. 計算式は以下 結論マンハッタン距離は2つの点がどれくらい離れているかを下の図のように求めます。 2つの点を直線で結ぶのではなく 直角に線を曲げて距離を求めます 。 |tym| bwj| dbb| jnp| ocw| ofd| ako| dvf| wzc| zek| ckj| ujh| obv| ywi| krr| yow| ykx| aii| fuq| ist| wga| zxa| cag| sjl| ywq| upn| dnm| uvc| cjd| wvr| qbk| sis| tjf| vkq| oyf| ykq| hrg| rvo| mnb| xqp| hqt| gcr| hhw| fri| qse| snp| ool| jiw| fsl| cmj|