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,...
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。 假设和分别为向量和向量μx和μy分别为向量X=x1,x2,...,xn和向量y=y1,y2,...,yn的均值。∑是X,Y的协方差矩阵 dMa=(x−μx)T∑−1(y−μy) 由此我们的协方差就引入到了公式之中,那么马氏距离的目的是...
而马氏距离,采用里另一种方法,通过对差异乘各属性的协方差矩阵,来保持各个属性的差异,公式: {[(x1-x2)^2+(y1-y2)^2]S^-1}^1/2 其中S是样本字典的协方差矩阵,如果了解PCA原理,这个S和PCA常用的SCORE是一个作用(其实都是协方差矩阵),特征*SCORE就会被转换到同一维度,所以SCORE也叫做转换矩阵。如果S是...
马氏距离和欧式距离都是用来衡量数据之间的相似性或差异性的度量方法。欧式距离是最常见的距离度量方法之一,它在二维或多维空间中通过计算数据点之间的直线距离来衡量它们之间的相似程度。而马氏距离是在欧式距离的基础上加入了协方差矩阵的考虑,用来度量数据点之间的相关性。 具体来说,欧式距离的计算公式如下: \[d(x...
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...
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计算马氏距离: 7. 余弦距离(Cosine Distance) 几何中,夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异;机器学习中,借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。
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。 7.汉明距离(Hamming distance) 描述和定义 两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为:将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。
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。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: ...
而其中向量Xi与Xj之间的马氏距离定义为: 若协方差矩阵是单位矩阵(各个样本向量之间独立同分布),则公式就成了: 也就是欧氏距离了。 若协方差矩阵是对角矩阵,公式变成了标准化欧氏距离。 (2)马氏距离的优缺点:量纲无关,排除变量之间的相关性的干扰。
马氏距离是一种统计分析量,基于定义上的独立性,用于比较不同的组间模式的差异性,特别是用于判断多维数据的变异特征,其中包括变量之间的相关性、协方差矩阵的特征值等,因此,它可以用于做数据挖掘等相关的分析和预测工作。 总的来说,欧氏距离和马氏距离都是用于识别和比较两个数据对象之间的距离,其中,前者是比较空间距...