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：马氏距离(Mahalanobis Distence) [python]
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。 马氏距离是基于样本分布的一种距离。 物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。 所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对 ...
2019-12-13 08:12 0 591 推荐指数：
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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 ...
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