马氏距离(Mahalanobis Distance)

最新推荐文章于 2023-11-01 09:52:02 发布
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博客主要给出了马氏距离相关内容的转载链接，但未呈现具体信息。马氏距离是信息技术领域可能涉及到的概念，在数据分析等方面或有应用。
【DL经典回顾】距离度量大汇总（6-马氏距离(Mahalanobis Distance)）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-05 2261
马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家普拉萨德·查拉·马哈拉诺比斯（Prasanta Chandra Mahalanobis）提出的，用于度量一个点到一个分布或数据集中心的距离。
马氏距离（Mahalanobis distance)
shuijinghua的博客
02-28 5766
假设空间中两个点x,y，定义 欧式距离（欧几里得距离） Mahalanobis距离 不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离。那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义。 1、当S为单位矩阵时，马氏距离就是欧式距离，可以把马氏距离看成是欧式距离的一种修正。修正了欧式距离中各个维度吃醋不一致且相关的问题。 计算两个样本间的距离时，需要考虑样本所在的分布造成的影响，影...
马氏距离(Mahalanobis Distance)推导及几何意义
这个人很蓝
02-14 1万+
假设数据集X∈RN×FX\in R^{N\times F}X∈RN×F，x1,x2∈RFx_1,x_2\in R^{F}x1​,x2​∈RF为数据集中的两个样本，则x1x_1x1​与x2x_2x2​的马氏距离是 Dismahalanobis(x1,x2)=(x1−x2)Σ−1(x1−x2)T Dis_{mahalanobis}(x_1,x_2)=\sqrt{(x_1-x_2)\Sigma^{-1}...
马氏距离(Mahalanois-distance)
luixiao1220的博客
05-12 2421
UTF8gbsn 本文主要介绍马氏距离(Mahalanois distance). 与欧拉距离不同, 马氏距离主要用在判断一个样本是否属于某个分布. 定义 假设我们有一个采样数据x={x1,x2,⋯ ,xn}T\mathbf{x}=\{x_1,x_2, \cdots, x_n\}^Tx={x1​,x2​,⋯,xn​}T, 而有一个已知的分布PPP, 这个分布PPP的均值为μ=(μ1,μ2,⋯ ,μn)T\mathbf{\mu}= \left( \mu_1, \mu_2, \cdots, \mu_n \rig
杂记 | 使用numpy计算欧氏距离和马氏距离示例
野生猿林仔的博客
11-01 783
使用numpy计算欧氏距离和马氏距离。
马氏距离详解
kylin_learn的博客
04-07 1299
https://www.ph0en1x.space/2018/04/18/Mahalanobis/ https://blog.youkuaiyun.com/panglinzhuo/article/details/77801869
释放马氏距离的力量：用 Python 探索多元数据分析
gongdiwudu的专栏
08-12 6317
马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance）是一种测量两个概率分布之间距离的方法。它是基于样本协方差矩阵的函数，用于评估两个向量之间的相似程度。Mahalanobis Distance考虑了数据集中各个特征之间的协方差，因此比欧氏距离更适合用于涉及多个特征的数据集。Mahalanobis Distance可以应用于各种机器学习算法中，如聚类分析、分类算法和异常检测。
马氏距离Mahalanobis Distance实例
wokaowokaowokao12345的专栏
04-16 1万+
简介 如果按照欧氏距离去理解马氏距离，一定会迷惑一段时间。因为欧氏距离可以计算两个点之间的距离，而马氏距离是计算一个点距离一个聚类的距离。如果想通过马氏距离去计算某两个点之间的距离是行不通的。下面按照一般的套路介绍一下欧氏距离与马氏距离的定义，从定义上可以发现二者之间的差异。 欧氏距离 p和q两个点之间的欧氏距离，p和q都由n个维度构成。 对于维度尺度相同的情况，欧氏距离表现良好。如计算平面（二维）或三维空间中点之间的距离。但是对于有其它尺度的维度信息表现就不尽人意。下面两张表分别列举了面积和价格的关系，
python实现——Jaccard相似度（jaccard_coefficient）
bensonrachel的博客
01-13 3万+
 Jaccard相似度的python实现； #import numpy as np #from scipy.spatial.distance import pdist#直接调包可以计算JC值 :需要两个句子长度一样；所以暂时不用 import jieba def Jaccrad(model, reference):#terms_reference为源句子，terms_model为候选句子...
Python实现马氏距离的计算
weixin_56305254的博客
12-09 1168
利用Python计算马氏距离
马氏距离介绍及代码实现（C++）
11-23 3269
介绍 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-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。 相关概念 方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。 协方差：标准差与方差
python核心教程：Python怎么实现马氏距离
python核心编程
12-06 7084
这次给大家带来Python怎么实现马氏距离，Python实现马氏距离算法的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法。分享给大家供大家参考，具体如下 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码： # encoding: utf-8 from future import pision import sys reload(sys)...
马氏距离（Mahalanobis Distance）介绍与实例
hustqb的博客
05-20 3万+
temp
马氏距离详解（数学原理、适用场景、应用示例代码）
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人工智能算法与工程实践
04-23 5万+
看了很多关于马氏距离（Mahalanobis Distance）的介绍，但是总感觉有一些地方不太清晰，所以结合数学公式、机器学习中的应用案例，从头梳理一下。马氏距离实际上是欧氏距离在多变量下的“加强版”，用于测量点（向量）与分布之间的距离。
python distance函数_关于python：仅使用NumPy计算马氏距离
weixin_39868248的博客
12-13 3023
我正在寻找计算两个numpy数组(x和y)之间的马氏距离的NumPy方法。以下代码可以使用Scipy的cdist函数正确计算出相同的值。 由于此函数在我的情况下会计算出不必要的后缀，因此我想仅使用NumPy进行更直接的计算。import numpy as npfrom scipy.spatial.distance import cdistx = np.array([[[1,2,3,4,5],[5,...
求两个点的欧氏距离_马氏距离
weixin_39836726的博客
12-23 1285
欧氏距离马氏距离欧氏距离可以理解成P维空间中，两个点之间的距离。需要注意的是，各变量之间的单位要全都相同。下面是一个关于欧式距离的例子~假设是二维空间，判断点哪一个更离群，显然右边的点到椭圆边界的距离要比上边的点到椭圆边界的距离小，所以直觉上判断上边的点更离群，但是通过算欧氏距离得到右边的点距中心的欧氏距离更大，这与直觉相违背。所以需要一个标准化的过程，把椭圆横轴进行标准化，相当于横向压...
Mahalanobis距离的计算
围城
03-06 839
20210306 - 0.引言 通过scipy的距离库[1]，可以方便的计算向量空间中两个点的距离，例如欧式距离，cos距离等，使用方法可以见[2]。而这个函数cdist在计算该距离的时候，通过集中方法，结果上却稍有不同，在这里记录一下，主要研究在数据量比较大的时候如何计算，如果仅仅是两个点的距离，直接使用from scipy.spatial.distance import mahalanobis即可，这要是为什么要引入cdist的原因。 1. cdist 如果是使用cdist的话，使用方法跟欧式距离没有什
Mahalanobis distance
最新发布
03-26
计算给定点 y 对应的马氏距离。 参数: y: ndarray, 测试样本的数据点 mu: ndarray, 数据集的均值向量 sigma_inv: ndarray, 协方差矩阵的逆 返回: float, 马氏距离的结果 """ delta = y - mu m_dist = ...
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