馬氏距離(Mahalanobis distance)
馬氏距離(Mahalanobis distance)是由印度統計學家馬哈拉諾比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示數據的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯系（例如：一條關於身高的信息會帶來一條關於體重 ...
原文：【轉】關於Mahalanobis距離的筆記
Mahalanobis距離是用來度量一個點P和一個分布D之間的距離，它是衡量點P與分布D的均值之間存在多少個標准差的一個多維泛化版本。 如果P就位於分布D的均值處，則該距離為 該距離隨着P的偏離均值開始逐步增大。 由印度統計學家馬哈拉諾比斯 P. C. Mahalanobis 提出的，表示數據的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯系 ...
2014-12-09 14:19 2 7419 推薦指數：
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