Python實現的計算馬氏距離算法示例 本文實例講述了Python實現的計算馬氏距離算法。分享給大家供大家參考，具體如下： 我給寫成函數調用了 python實現馬氏距離源代碼： # encoding: utf-8 from __future__ import division ...

馬氏距離(Mahalanobis Distence) 是度量學習(metric learning)中一種常用的測度，所謂測度/距離函數/度量(metric)也就是定義一個空間中元素間距離的函數，所謂度量學習也叫做相似度學習。 什么是馬氏距離 似乎是一種更好度量相似度的方法 ...

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 ...

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 ...

這一篇文章主要講解馬氏距離、匈牙利匹配算法、卡爾曼濾波等三個部分，是為了后續講解Deep Sort多目標跟蹤提供先驗知識。 一、馬氏距離 　　參考博文： https://www.jianshu.com/p/5706a108a0c6 　　1⃣️ 馬氏距離定義： 　　馬氏距離 ...

　　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 ...

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