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我想在 R 中执行以下操作:对于向量 X 中的每个元素,我想要向量 Y 中的最近邻,以便最小化每个 X-Y 匹配之间的绝对差异之和。向量 Y 至少与向量 X 一样长。
问题是:我想在不更换的情况下做到这一点。例如,给定:
X= c(3, 6)
Y= c(1, 2, 4, 10),
Z= c(2, 4)
因为匹配 3 到 2 和匹配 6 到 4,比匹配 3 到 4 和匹配 6 到 10 产生的总距离更小。
X= c(3,7)
和
Y= c(1,4,12)
,我要获取
Z= c(1, 4)
,其曼哈顿距离为 5。我不想要第一个/贪婪匹配,即
Z= c(4, 12)
--这将通过找到 3 的最接近匹配,然后找到 7 的最接近匹配来获得。
最佳答案
蛮力
如果您可以假设对此的大多数输入将很小,那么最简单的方法是扩展搜索空间的所有可能组合。
uniqueNearestNeighbor <- function (X, Y) {
zs <- combn(Y, length(X))
dists <- apply(zs, 2, function (z) sum(abs(X - z)))
return(zs[,which.min(dists)])
}
> uniqueNearestNeighbor(c(3, 7), c(1, 4, 12))
[1] 1 4
Y
),但输入维度较低(
X
),则可以修剪搜索空间以帮助限制组合数量。例如,您可以安全地排除
Y
中的所有点。至少不是
X
中某个点的第 k 个最近邻居,其中 k 是
X
的维度.
X
中每个点的距离之和。到其在
Y
中的最近邻居.在每次迭代中,在
X
中分配一个点到它最近的邻居,然后沿着树向下移动,该点并删除其受让人。如果给定
x
在
X
有多个最近的邻居(例如,
x = 2
和
Y
包含 1 和 3),必须在搜索空间中包含这两个选项。
X
的可证明性质,这将达到全局最优。和
Y
,对于所有全局最优,至少有一个
x
在
X
被分配给它在
Y
中的最近邻居.因此,所描述的树将包含所有可能的全局最优值,并且因为
A* 是广度优先搜索,保证找到其中一个。
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+-----------------------------+ | tables | +-------------------
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var text = "a's ..a's ...\"... "; text = convert(text); function convert( text ) { var n = text
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好吧,首先我对我的上一篇文章感到非常抱歉,但我真的需要帮助,我会把我真正想要的东西放在一个更清晰的代码中。我不擅长 javascript,所以希望你能帮助我。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!