Mahalanobis Distance(马氏距离)
(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure ...
原文：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的信息，因为两者是有关联的 并且是尺度无关的 scale invariant ，即独立于测量尺度。 对于一个均值为 ...
2016-10-12 23:35 0 1598 推荐指数：
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马氏距离
马氏距离就是将数据做了旋转，做了方差归一化之后再计算的欧氏距离 马氏距离在欧式距离的基础上增加了(公司中x、u表示两个不同的变量)： 1. (xi-uj)，欧式距离只有(xi-uj)，即相同下标的x-u的乘积2. (xi-ui)(xj-uj)的前面增加了一个系数，这个系数是xi ...
马氏距离理解
在介绍马氏距离之前先看下几个概念: 1 方差:标准差的平方,反映了数据集中数据的离散程度 2 协方差:标准差与方差是衡量一维数据的,当存在多维数据时,要知道每个维度的变量之间是否存在关联,就需使用协方差.协方差是衡量多维数据中,变量之间的相关性.若两个变量之间的协方差为正值,则两个变量间存在 ...
关于 马氏距离 的一些理解
最近项目需要用到直方图相似度，业界惯用马氏距离来测量相似度，因此辗转搜寻马氏距离的知识，找到一个清晰的解释。 马氏距离有些统计上的意味，下式中的S指协方差 与欧式距离的差距来自下图，欧式是强行求距离，而马氏是经过一个寻找最适坐标位置。嘛...有点PCA的韵味在里面 ...