马氏距离 Mahalanobis Distance 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方法。与欧式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(sca...
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。它是智能推荐倒角距离(Chamfer distance) 在读paper的过程中发现了chamfer distance这个术语,所以查了网上资料进行总结。 一种对于图像的距离变换(distance transform),常用于shaped based object detection。
在Python中计算马氏距离(Mahalanobis Distance)可以通过几种方式实现,包括手动实现和使用现有的科学计算库。以下是详细步骤和示例代码: 1. 理解马氏距离的定义和计算公式 马氏距离是一种用于测量两个样本之间相似度的方法,它考虑了数据之间的协方差和各个特征之间的相关性。马氏距离的计算公式为: [ d(x, y) = \sqr...
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 ...
原文链接:http://lemonc.me/average-geodesic-distance.html 这篇文章将介绍 Average Geodesic Distance,中文名译作「平均测地距离」。Geodesic Distance(测地距离)从字面上推测,就是地表两点之间的最短路径的距离。而在数学或几何领域,通常出现在图网络以及网格表面的距离计算之中。当 Average Geode... ...
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...
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...
【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(Mahalanobis distance)图解与异常识别(Outlier detection) 马氏距离的定义首先需要明确的是,马氏距离的计算是与分布相关的,两个单独的点无法计算马氏距离。 一个点x(向量)与数据集X的马氏距离计算公式为: D(x) = \sqrt{(x-u)\cdot\Sigma^{-1}\c… Sharo...发表于算法学习查... 用MATLAB求解马氏...
马氏距离(Mahalanobis distance) 2016-10-12 23:35 − 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...