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PINE LIBRARY

SMC_KNN

129
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

파인 라이브러리

트레이딩뷰의 진정한 정신에 따라, 작성자는 이 파인 코드를 오픈소스 라이브러리로 게시하여 커뮤니티의 다른 파인 프로그래머들이 재사용할 수 있도록 했습니다. 작성자에게 경의를 표합니다! 이 라이브러리는 개인적으로 사용하거나 다른 오픈소스 게시물에서 사용할 수 있지만, 이 코드의 게시물 내 재사용은 하우스 룰에 따라 규제됩니다.

ALT_analyst
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
또한 다음에서도:
techindicator

면책사항

해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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ALT_analyst
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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
또한 다음에서도:

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