马氏距离(Mahalanobis distance)
马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重 ...
原文：【转】关于Mahalanobis距离的笔记
Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离，它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本。 如果P就位于分布D的均值处，则该距离为 该距离随着P的偏离均值开始逐步增大。 由印度统计学家马哈拉诺比斯 P. C. Mahalanobis 提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系 ...
2014-12-09 14:19 2 7419 推荐指数：
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