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, Mahalanobis distance is a distance measure ...

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 ...

前几天接的一个小项目，基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测，已经交接完毕，现在把代码公开。 基于欧式距离的： load data1.txt %导入数据，行为样本，列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m ...

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 ...