SMC_KNN
euclidean_distance(f1, f2)
2つの特徴量ベクトル間のユークリッド距離を計算
Parameters:
f1 (array<float>): 特徴量配列 1
f2 (array<float>): 特徴量配列 2
Returns: float 距離 (Distance)
get_k_nearest(distances, k)
K個の直近傍（Nearest Neighbors）のインデックスを取得
Parameters:
distances (array<float>): 現在のイベントと過去の全イベントとの距離配列
k (int): 取得する近傍の数 (K)
Returns: array<int> 最も距離が近い過去イベントのインデックス配列
Perpustakaan pine
Dengan semangat TradingView yang sesungguhnya, penulis telah menerbitkan kode Pine ini sebagai pustaka sumber terbuka agar programmer Pine lain dari komunitas kami dapat menggunakannya kembali. Salut untuk penulis! Anda dapat menggunakan pustaka ini secara pribadi atau dalam publikasi sumber terbuka lainnya, tetapi penggunaan kembali kode ini dalam publikasi diatur oleh Tata Tertib.
I specialize in pushing basic, fundamental concepts to their absolute limits. Dedicated to engineering noise-free indicators that reveal true market mechanics and logical edges. Clarity over https://clutter.https://www.youtube.com/@alt.analyst
Pernyataan Penyangkalan
Perpustakaan pine
Dengan semangat TradingView yang sesungguhnya, penulis telah menerbitkan kode Pine ini sebagai pustaka sumber terbuka agar programmer Pine lain dari komunitas kami dapat menggunakannya kembali. Salut untuk penulis! Anda dapat menggunakan pustaka ini secara pribadi atau dalam publikasi sumber terbuka lainnya, tetapi penggunaan kembali kode ini dalam publikasi diatur oleh Tata Tertib.
I specialize in pushing basic, fundamental concepts to their absolute limits. Dedicated to engineering noise-free indicators that reveal true market mechanics and logical edges. Clarity over https://clutter.https://www.youtube.com/@alt.analyst