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...
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;在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,用欧式距离来代替马氏距离,也可以理解为,如果样本数小于样本的维数,这种情况下求其中两个样本的距离,采用欧式距离计算...
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,欧式距离可以表示为两个向量之间的欧式距离。 我们需要了解在多维空间中,两个向量的欧式距离的公式。 3、马氏距离 马氏距离是指在具有相关性的多维空间中,两个点之间的距离。马氏距...
欧式距离近就一定相似? 身高和体重,这两个变量拥有不同的单位,不同的scale。比如身高用米计算,而体重用千克计算,差1m的身高与差10kg的体重的概念是相同的吗?实际上未必。但是,在普通的欧氏距离中,会被视为相同的。 马氏距离 Mahalanobis distance 考虑到各种特性之间的联系,并且是尺度无关的(因为也经过标准化),...
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。
马氏距离和欧式距离都是衡量两点之间距离的方法,但它们之间存在一些关键差异 2楼2023-12-24 15:31 回复 原灬计划稳 1. 定义:欧氏距离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 3楼2023-12-24 15:31 回复 原灬计划稳 而马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的,表示数据的协...
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...
马氏距离(Mahalanobis Distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invar...
欧式距离很常用,分离器最后计算时很多都是用欧式距离, 公式: [(x1-x2)^2+(y1-y2)^2]^1/2 但是很多时候,特征的各个维度(属性)的数值差异很大,比如身高,体重,有时候我们常用标准化来解决,比如求取每种特征的Max和Min,然后用特征的值去除以(Max-Min),得到的就是标准化后的值。而马氏距离,采用里另一种...