Mahalanobis Distance(馬氏距離)
(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure ...
原文：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的信息，因為兩者是有關聯的 並且是尺度無關的 scale invariant ，即獨立於測量尺度。 對於一個均值為 ...
2016-10-12 23:35 0 1598 推薦指數：
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馬氏距離
馬氏距離就是將數據做了旋轉，做了方差歸一化之后再計算的歐氏距離 馬氏距離在歐式距離的基礎上增加了(公司中x、u表示兩個不同的變量)： 1. (xi-uj)，歐式距離只有(xi-uj)，即相同下標的x-u的乘積2. (xi-ui)(xj-uj)的前面增加了一個系數，這個系數是xi ...
馬氏距離理解
在介紹馬氏距離之前先看下幾個概念: 1 方差:標准差的平方,反映了數據集中數據的離散程度 2 協方差:標准差與方差是衡量一維數據的,當存在多維數據時,要知道每個維度的變量之間是否存在關聯,就需使用協方差.協方差是衡量多維數據中,變量之間的相關性.若兩個變量之間的協方差為正值,則兩個變量間存在 ...
關於 馬氏距離 的一些理解
最近項目需要用到直方圖相似度，業界慣用馬氏距離來測量相似度，因此輾轉搜尋馬氏距離的知識，找到一個清晰的解釋。 馬氏距離有些統計上的意味，下式中的S指協方差 與歐式距離的差距來自下圖，歐式是強行求距離，而馬氏是經過一個尋找最適坐標位置。嘛...有點PCA的韻味在里面 ...