metric learning -- 马氏距离与欧氏距离
一 基本概念 方差：（variance）是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个 ...
原文：metric learning -- knn与马氏距离
欧氏距离即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。 马氏距离 Mahalanobis distances 马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同 在计算马氏距离过程中，要求总 ...
2017-09-27 09:14 0 1152 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 ...
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 ...
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(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Ma ...
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 ...
MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance)
MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中，S是总体的协方差矩阵，而不是样本 ...