PINE LIBRARY
SMC_KNN
Library "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
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
Libreria Pine
Nello spirito di TradingView, l'autore ha pubblicato questo codice Pine come libreria open source affinché altri programmatori della nostra community possano riutilizzarlo. Complimenti all'autore! È possibile utilizzare questa libreria privatamente o in altre pubblicazioni open source, ma il riutilizzo di questo codice nelle pubblicazioni è soggetto al Regolamento.
Script Developer.
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
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Declinazione di responsabilità
Le informazioni e le pubblicazioni non sono intese come, e non costituiscono, consulenza o raccomandazioni finanziarie, di investimento, di trading o di altro tipo fornite o approvate da TradingView. Per ulteriori informazioni, consultare i Termini di utilizzo.
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