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...
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...
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...
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。
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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...
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...
欧式距离和马氏距离都是用于度量两个点之间距离的方法,但在计算方式和应用场景上存在一些区别 2楼2023-12-28 21:32 回复 僧盲流_ 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 3楼2023-12-28 21:32 回复 僧盲流_ 在二维空间中,欧式距离表示为两点间的直线距离,而在多维空间...
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...
统计距离不包含欧式距离和马氏距离，它是马氏距离的另一种说法，与欧式距离不存在包含关系。在一元的情形下，定义两个点Y1和Y2之间的距离。欧式距离为两者作差的绝对值|Y1- Y2|，可以直观的理解为每个分量之间的差异平方和，再开根号。计算公式如下图所示：而统计距离/马氏距离为：经过标准化的作差...