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假设,我们有
points1 = np.array([[0,0], [1,1], [0,1],[1,0]])
points2 = np.array([[2,1], [0,0], [1,0],[0,1]])
np.random.shuffle()
)。
[0,0]
中的
points2
是最接近
[0,0]
中
points1
的点,而
[0,0]
中的
points1
是最接近
[0,0]
中
points2
的点。
[0,1]
中的
points2
是最接近
[0,1]
中
points1
的点,而
[0,1]
中的
points1
是最接近
[0,1]
中
points2
的点。
[1,0]
中的
points2
是最接近
[1,0]
中
points1
的点,而
[1,0]
中的
points1
是最接近
[1,0]
中
points2
的点。
[0,1]
中的
[1,0],
,
[2,1]
points2
是最接近
[1,1]
中
points1
的点,而
[1,1]
中的
points1
是最接近
[2,1]
中
points2
的点
[1,1]
。但是,在多个点最接近给定点的情况下,我想消除那些已经找到不同最接近点的点例如,在最后一个要点中,我将把
[2,1]
中的
points2
作为最接近
[1,1]
的点,因为
[0,1]
中的
points2
认为
[0,1]
中的
points1
是最接近的,而
[1,0]
中的
points2
认为
[1,0]
中的
points1
是最接近的,所以它们已经“发货”或“忙碌”。
points1
中的每个点都与
points2
中的一个且只有一个点匹配使
points2
中的每个点与
points1
中的一个且仅一个点匹配。
points1
中的每个点,并计算到
points2
中每个点的距离。在这之后,我会检查每一个距离列表,排序并找出最小值。因此,我会将每个点与最小距离的点相匹配。然而,这就陷入了这样一个问题:如果a是最接近的,并不意味着b是最接近a的,因此你可以最终得到匹配,其中许多点然后被匹配到一个点,以此类推。
sklearn.metrics.pairwise_distances_argmin_min(Y,X)
来阅读
here,但它似乎做了一些与我想要的略有不同的事情,因为再次没有将每一个点都匹配到一个并且只有一个点。(或者更好的是,在它的输出中,实际上我认为它只是根据首先声明为最接近的点来选择它)
最佳答案
计算list1和list2中所有元素之间的所有距离排列这些距离(实际上,这些对象将包含距离和对两个端点的引用)获取最小距离并配对该距离的端点。
然后得到下一个最小的距离,其中没有一个端点是成对的。继续,直到所有点都配对。
不幸的是,该算法具有O(N2)复杂度。只要您只需要将list与几百个(或者几千个)元素进行比较,它就可以工作。除此之外,它可能会非常缓慢。。。
关于python - sklearn:测量不同组自变量之间的相似性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45794540/
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