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, Mahalanobis distance is a distance measure ...

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 ...

前幾天接的一個小項目，基於歐氏距離和馬氏距離的異常點檢測，已經交接完畢，現在把代碼公開。 基於歐式距離的： load data1.txt %導入數據，行為樣本，列為特征 X=data1; %賦值給X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m ...

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 ...