Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码： # encoding: utf-8 from __future__ import division ...

马氏距离(Mahalanobis Distence) 是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。 什么是马氏距离 似乎是一种更好度量相似度的方法 ...

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 ...

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 ...

这一篇文章主要讲解马氏距离、匈牙利匹配算法、卡尔曼滤波等三个部分，是为了后续讲解Deep Sort多目标跟踪提供先验知识。 一、马氏距离 　　参考博文： https://www.jianshu.com/p/5706a108a0c6 　　1⃣️ 马氏距离定义： 　　马氏距离 ...

　　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 ...

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Ma ...