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：馬氏距離(Mahalanobis Distence) [python]
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。 馬氏距離是基於樣本分布的一種距離。 物理意義就是在規范化的主成分空間中的歐氏距離。 所謂規范化的主成分空間就是利用主成分分析對 ...
2019-12-13 08:12 0 591 推薦指數：
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