马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标,同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。 什么是马氏距离 马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量,可以看作是欧氏距离的一种修正,修正了欧式距离中...
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...
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,表示点与一个分布之间的距离。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,本文介绍马氏距离相关内容。 欧氏距离的缺点 距离度量在各个学科中有着广泛用途,当数据表示为向...
马氏距离(Mahalanobis distance) 转自:http://www.cnblogs.com/likai198981/p/3167928.html 转自:http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6324266 以维基百科作为引用: 马氏距离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...
马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标,同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。 从数学上来看,Mahalanobis距离是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。Mahalano...
其中,计算马氏距离的函数是kf.gating_distance()。如下 kalman_filter.py def gating_distance(self, mean, covariance, measurements, only_position=False): """ 计算measurements和状态distribution之间的gating距离 可以从 `chi2inv95` 中获得合适的距离阈值。 如果only_position=False,那么卡方分布自由度=4,否则ch...
【2.8】马氏距离(Mahalanobis Distance) 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,表示点与一个分布之间的距离。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,...
马氏距离是一种度量两个样本之间相似性的统计方法，主要用于多维数据的分析中。其计算公式依赖于数据集的协方差矩阵与均值，因此它与分布相关。一个点与数据集的马氏距离可以反映出该点在多维空间中相对于数据集的“距离”，并考虑到了数据集的协方差结构。以二维数据集为例，假设数据集分布具有相关性，...
在DeepSORT中，代价矩阵由余弦距离计算生成，并通过马氏距离进行调整，超过阈值的代价值被置为极大值。代码解析集中在`linear_assignment.py`中的`kf.gating_distance()`函数，用于计算马氏距离。理解公式推导与代码解析的关键在于，马氏距离的计算依赖于测量矩阵H、协方差噪声矩阵R和预测协方差P'。通过投影...