明氏距离又叫做明可夫斯基距离(Minkowski distance),根本不是种概念,或者可以说是以一种集合或者公式。 当纬度等于1时候,其公式等价于曼哈顿距离。 等于2时候,其公式等价于欧式距离。 当大于2到无穷大时候,其公式等价于切比雪夫距离。 Mahalanobis Distance & Euclidean Distance Definition 马氏距离(Mahalanobis Dis...
马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的,如果拿同样的两个样本,放入两个不同的总体中,最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的,除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同; 计算马氏距离过程中,要求总体样本数大于样本的维数,否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在,这种情况下,用欧式距离计算即可。 Matlab...
但是可以发现标准化欧式距离并没有考量到变量之间的相关性问题,标准化欧氏距离默认了变量之间是独立分布。但是现实情况中大量的数据是具备相关性的。由此还需要引入协方差来帮助矫正距离公式,因此引人了马氏距离 马氏距离 马氏距离是一种有协方差介入的距离方法,此方法有效的计算了多个未知样本集的相似度问题。 假设和分...
欧式距离和马氏距离公式 欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离,两个向量之间的欧氏距离计算公式如下: <!--[if !vml]--><!--[endif]--> 其中X,Y分别是m维的向量。 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点。它将...
4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数& 相关距离 11.信息熵 1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。
优点:它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。 缺点: 夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响,马氏距离并不总是能顺利计算出。
1、欧式距离和马氏距离的概念 欧式距离和马氏距离都是用于度量两个点直接距离的方法,在模式识别中被用作评定数据之间的相似度指标,但他们的计算方式和应用场景不同。 2、欧式距离 欧式距离是指在二维或多维空间中两个点之间的直线距离,其原理基于勾股定理。在二维空间中可表示两个点之间的直线距离,而在多维空间中,...
数据分析中,为了评定数据之间的相似度,有很多不同的距离的计算方法,如欧氏距离,马氏距离等等。 欧氏距离 Euclidean distance:欧几里得距离,m维空间中两个点之间的真实距离 离差平方和,开根号,得到结果 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离
区别方面,欧氏距离只考虑两个点在各个维度上的距离,而不关心它们之间的相关性,因此它对于独立的特征变量拥有良好的效果。马氏距离则考虑各个维度之间的相关性,因此它在处理相关性比较强的数据时,更能反映它们之间的真实距离。 联系方面,马氏距离可以视作欧氏距离的一种扩展,当协方差矩阵为单位矩阵时,马氏距离等同于欧...
马氏距离所得到的结果只有米、厘米或者千克,而欧氏距离还可以是毫米、微米、纳米等。3.适用范围不同。马氏距离测量主要适用于尺寸较小且固定的情况下;而欧氏距离则更加广泛,无论哪种形式都很普遍。总体来说,在生活中运用马氏距离多一些,因为它便于测量。 我们在高中学习物理时,老师曾经强调过马氏距离与欧氏距离之间...