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，因为两者是有关联的），并且是尺度无...
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,修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 马氏距离(Mahalanobis Distance)是由马哈拉诺比斯(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...
释义 n. (Mahalanobis)人名;(印)马哈拉诺比斯 实用场景例句 全部 Results: Precise classification of 18 samples was done by cluster analysismahalanobisdistance analysis. 结果: 利用聚类分析对18个样本分类结果准确. 互联网 The damage is identified by calculating theMahalanobisdistances between sample vectors and...
mahalanobis范数Mahalanobis范数,也称为马氏距离,是一种用于度量向量之间的距离的范数。它是由印度统计学家Prasanta Chandra Mahalanobis于1936年提出的。 Mahalanobis范数是一种基于协方差矩阵的范数,其定义为: 其中,Cov(X)是向量X的协方差矩阵,μ是向量X的均值向量。 Mahalanobis范数的优点在于它能够考虑到向量之间的...
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 ...
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…
马氏距离(MahalanobisDistance) 原文地址www.ph0en1x.space马氏距离(MahalanobisDistance)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(MahalanobisDistance)是一种距离的度...
mahalanobis 距离即马氏距离。 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 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。 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为 Σ 的随机变量与的差异程度。 如果协方差矩阵为单位矩阵,那么马氏距离就简化为欧式距离, 如果协方差矩阵...
sklearn中也有现成的包scipy.spatial.distance.mahalanobis(u,v,VI) 采用马氏距离需要注意的是,数据集的长度(sample个数)必须大于维度,否则无法计算协方差矩阵。