Discussion :

[chipo01]

salut a tous
je voudrais programmé une boucle en matlab qui fait ceci
j ai un vecteur et je voudrais determiner le vecteur le plus proche d une matrice
de k vecteur sachant que les vecteur sont de meme taille
exemple
j ai un vecteur colonne
v= 1 4 5 4 3 5 et je voudrais determiner le vecteur le plus proche d une matrice de 100 vecteurs de meme taille de ce vecteur cad de taille 5*100
je travaille avec matlab avec n importe quelle norme cad distance euclid ou mahabi ou autre
et je vous merci d avance

[Invité]

Bonjour,

Il te suffit de parcourir ta matrice colonne par colonne et de calculer à chaque fois la distance avec v selon ton critère de proximité, et en retenir la minimale.

As-tu commencé à coder quelque chose ? Quel est ton soucis ?

[chipo01]

je voudrais programer une boucle qui
compare un vecteur de neuf elements a une matrice de dimention [9 100]
et retourne le vecteur le plus proche de la matrice avec n importe quelle distance euclideinne mahalanbolis ou autre comme l algoritme knn ou k plus proche voisin
merci de ton aide

[Invité]

As-tu commencé à coder quelque chose ? Quel est ton soucis ?

[membreComplexe12]

Code :

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%je fais un vecteur colonne aléatoire à 100 composantes
vectorCol=rand(100,1);
%je fais une matrice aléatoire à 100*9 composantes
matriceCol=rand(100,9);
%je compare mon vecteur avec la colonne "i"
for i=1:9
erreurQuadratic(i)=(vectorCol'-matriceCol(:,i)')*(vectorCol-matriceCol(:,i));
end
%on choisit la colonne qui a erreur minimale
[minimumError indiceCol]=min(erreurQuadratic);
%affichage colum qui a erreur minimale
columMatriceOK=matriceCol(:,indiceCol)

ce n'est pas un code vraiment optimisé mais au moins je pense qu'il est clair et te permettra de bien comprendre.

bon courage

[chipo01]

merci bien pour votre aide

[sara_thèse]

bonjour,
je veux faire la mise en correspondance entre deux images en utilisant le KDTree et le Kppv.Les données initiales, dans notre cas les descripteurs, permettent de former le référentiel afin de déterminer parmi tous les candidats, ceux présentant la meilleure ressemblance avec le point à apparier. La dimension de cet arbre dépend de la taille des données que nous lui fournissons.

y'a t-il quelqu'un qui peut m'aider.
merci