[英]Minimum Euclidean distance path between multi-dimensional points
我有一組 5 維向量。 我需要對它們進行排序，以使遍歷列表所采用的路徑最小化每個向量之間的總歐幾里德距離。
我玩過 scipy.sparse.csgraph.minimum_spanning_tree 和 scipy.cluster.hierarchy.linkage 但到目前為止還沒有成功
例如，如果我有一個 10 x 5 數組，其中每一行對應於 5 維空間中的一個點。 如何重新排序行，以便從數組的頂部到底部移動導致最小的總歐幾里得距離。
我覺得這一定是一個定義明確的問題，但我的研究並沒有讓我得出任何結論。 在我看來，一個解決方案將結合圖論——最小生成樹。 我會非常感謝任何建議。
是否有現有的圖書館可以為我做到這一點？
Scipy 還有一個 function 用於最小生成樹
計算 D 維空間中圓上兩點之間的歐幾里得距離
[英]Calculating the Euclidean distance between 2 points on a circle in D-dimensional space
兩個不同 Numpy 數組中的點之間的最小歐幾里得距離，不在
[英]Minimum Euclidean distance between points in two different Numpy arrays, not within
在多維數據上使用numpy矢量化歐氏距離外環
[英]Vectorizing Outer Loop of euclidean distance using numpy on multi-dimensional data
Python - 計算兩個點列表（坐標）的最小歐氏距離
[英]Python - calculate minimum euclidean distance of two lists of points (coordinates)
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