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(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(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...
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。它考虑到数据特征之间的联系,并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度。 马氏距离的定义 ...
1.定义马氏距离(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...
一、定义(来自百度百科) 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... ...
马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种基于统计量的距离度量方法,特别适用于考虑数据集的相关性和尺度差异。它的主要特点是能够有效地处理变量之间的相关性和不同变量的尺度问题,使得在多元数据分析中具有重要的应用价值。📊 应用场景 异常检测:马氏距离可以用于识别多变量数据中的异常点,因为它考虑了数据的相关性和分布...
马氏距离描述的不同是维度变量的统一距离度量。 1.公式表达马氏距离的表达式推导过程可以参考这篇博文: 马氏距离(Mahalanobis Distance)我就直接使用该博文的结论表达式了。 在DeepSORT中只讨论具有单个变量的马…
马氏距离(Mahalanobis Distance) ,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。 单个数据点的马氏距离 数据点x, y之间的马氏距离 其中Σ是多维随机变量的协方差矩阵,μ为样本均值...差距。 归一化后欧氏距离近就一定相似? 当然我们可以先做归一化来消除这种维度间scale不同的...