数据归一化方法以及马氏距离求解

最新推荐文章于 2025-06-25 20:01:47 发布
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分类专栏： Matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43730228/article/details/101562131
该博客提及李培等人发表的论文，研究基于传感器阵列多特征优化融合的鱼粉品质检测，论文发表于《华中农业大学学报》2019年06期。

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[1]李培,谭鹤群,张伟健,黄甫季璇,牛智有.基于传感器阵列多特征优化融合的鱼粉品质检测[J/OL].华中农业大学学报,2019(06):1-8[2019-09-27].https://doi.org/10.13300/j.cnki.hnlkxb.20190701.004.
 

 

ML：结构化数据(文本/图像)计算相似度常用十类方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Helli
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-02 4563
​ ML：结构化数据(文本/图像)计算相似度常用十类方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Hellinger距离、贝叶斯公式距离)简介、代码实现 目录 相似度 相关文章 ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：图片相似性判别—基于输入图片利用多种算法进行
KNN算法（距离度量、归一化标准化）--day06
qq_56750282的博客
08-08 2728
其中p≥1 是闵可夫斯基指数。切比雪夫距离（Chebyshev distance），也称为棋盘距离或无限范数距离，是在几何空间中计算两点之间的距离的一种方法，它使用的度量方式是各坐标数值差的绝对值的最大值。闵可夫斯基距离是一种重要的距离度量方法，能够根据p的值在曼哈顿距离和欧氏距离之间进行平滑过渡，并且可以适应不同的数据特性和应用需求。闵可夫斯基距离（Minkowski distance）是一种通用的距离度量方法，可以统一描述曼哈顿距离和欧氏距离，并且可以根据参数p的不同取值，适应不同类型的数据和问题。
欧式距离+归一化
12-08
本程序是Matlab程序，实现了去数据的批量处理，对数据进行归一化，求欧式距离。压缩包里有数据有程序，并且程序有很详细的注释，是本人自己编写的，希望可以帮到有需要的人！
KNN-距离-数据归一化 Feature Scaling
hugh_博客标题
11-13 798
KNN-距离-数据归一化 Feature Scaling 学习视频 在线数学公式的编辑工具 Q: 为什么要数据归一化？ A: 样本 肿瘤大小(厘米) 发现时间(天) 样本1 1 200 样本2 5 100 采用欧拉距离：(1−5)2+(200−100)2\sqrt{(1-5)^{2}+(200-100)^{2}}(1−5)2+(200−100)2​,这值被发现时间所主导，虽...
人工智能概念之一：机器学习基础概念（距离计算方法、归一化和标准化、交叉验证和网格搜索）
最新发布
Springfield3006的博客
06-25 921
本文介绍了机器学习中的关键技术：1）距离计算方法（欧式、曼哈顿、切比雪夫距离），用于衡量样本相似性；2）数据预处理方法（归一化和标准化），分别用于调整数据范围和正态分布；3）交叉验证与网格搜索的结合应用，用于优化模型参数和提高泛化能力。文中还提供了相关Python代码示例，展示如何实现这些技术在实际项目中的应用。这些方法共同构成了机器学习模型开发的重要基础环节。
归一化Google距离（Normalized Google Distance）
pinyangtenglong的专栏
05-25 6304
文章链接：点击打开链接 翻译zhi
机器学习中的归一化和标准化
python技术专家
06-19 474
机器学习：归一化、标准化
在matlab中把距离归一化,怎么将一组数据归一化到（0，1）之间，用matlab编程?请帮忙...
weixin_42376799的博客
03-16 1092
很简单，用函数mapminmax，文档太长我就不翻译了，只提醒几个关键1默认的map范围是[-1,1]，所以如果需要[0,1]，则按这样的格式提供参数:MappedData=mapminmax(OriginalData,0,1);2只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法：FlattenedData=OriginalData(:)...
MATLAB异常样本剔除的马氏距离法代码
与传统的欧氏距离不同，马氏距离考虑到了各个维度之间的相关性，并对量纲和变量之间的相关性进行了归一化处理。它是一种有效的多变量距离度量，常用于异常检测、分类以及模式识别等领域。 3. 异常样本剔除的意义 在...
基于马氏距离的SVM-MDRBF核组合Matlab实现
1. 数据预处理：对数据进行归一化处理，确保数据特性满足模型训练要求。 2. 核函数定义：编写MDRBF核函数的Matlab代码，将其嵌入到SVM训练过程中。 3. 模型训练：使用Matlab的机器学习工具箱或编写自定义函数实现SVM...
将LLE中欧式距离改为马氏距离 matlab代码
07-11
% 归一化 end % 计算局部坐标 M = eye(size(data, 1)) - W; [eig_vec, ~] = eigs(M' * M, d + 1, 0); eig_vec = eig_vec(:, 2:d+1); % 剔除最小特征值对应的特征向量 Y = eig_vec; % 绘制结果 scatter(Y(:, 1), Y...
马氏距离计算并设定阈值
11-07
% explain：计算主成分得分的马氏距离 % Dis_out——马氏距离输出 % erase_xuhao——异常样本的序号 % erase_N——异常点的总数 % data——输入数据，行为样本，列为特征 % weight——阈值调整权重系数，Threshold=mean(D)+weight*标准差 %lmd——前n个主成分对应的方差
归一化和标准化以及欧氏距离
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mrdonghe的博客
04-12 1万+
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Python机器学习--KNN归一化、距离的惩罚
weixin_48678602的博客
09-23 1030
1. 归一化 1.1 距离类模型归一化的需求 什么是归一化呢?我们把X放到数据框中来看一一眼， 你是否观察到，每个特征的均值差异很大?有的特征数值很大。有的特征数值很小，这种现象在机器学习中被称为"星纲不统一"。 NN是距离类模型,欧氏距离的计算公式中存在若特征上的平方和: 试想看看，如果某个特征x的取值非常大，其他特征的取值和它比起来都不算什么，那距离的大小很大程度上都会由这个巨大特征x来决定，其他的特征之间的距离可能就无法对d(A,B) 的大小产生什么影响了，这种现象会让KNN这样的距离类模型的效果大
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人工智能算法与工程实践
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用具体的图示+代码，帮你理解汉明距离(Hamming distance)、汉明损失(Hamming loss)。
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难度简单 两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给出两个整数x和y，计算它们之间的汉明距离。 注意： 0 ≤x,y< 231. 示例: 输入: x = 1, y = 4 输出: 2 解释: 1 (0 0 0 1) 4 (0 1 0 0) ↑ ↑ 上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。 class Solution { public: int hammingDistance(int x, int ...
461. Hamming Distance(汉明距离)
huabuxiu的博客
09-13 408
The Hammingdistance between two integers is the number of positions atwhich the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance. Note:  0 ≤ x, y < 2
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