马氏距离

最新推荐文章于 2021-02-23 14:50:04 发布
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马氏距离详解（数学原理、适用场景、应用示例代码）
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。
马氏距离计算的关键问题解析
09-21
主要介绍马氏距离计算的关键步骤和注意的问题。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。
马氏距离解析
01-04
介绍了马氏距离的相关概念，以及相关的应用。
马氏距离分类
10-12
基于c++的马氏距离算法代码，应用于对于遥感影像进行精准分类
马氏距离监督分类对TM遥感影像
07-01
马氏距离监督分类对TM遥感影像，有c编译的dll，在c#中调用
精选资源
马氏距离法剔除异常样本可运行,马氏距离检测异常值,matlab
09-10
马氏距离（Mahalanobis Distance）是一种统计学上的度量方法，用于衡量一个样本点与某一类样本集的平均值之间的距离。在处理多变量数据时，它能考虑到各个变量之间的相关性，因此比欧氏距离更具优势。在数据分析、...
精选资源
mahalanobis.rar_matlab 马氏距离_计算距离_计算马氏距离_马氏_马氏距离matlab
07-14
计算mahalanobis（即马氏）距离
精选资源
8.MATLAB数据处理模型代码 基于马氏距离剔除异常样本代码.rar
08-06
3. **构建马氏距离公式**：马氏距离的计算公式为 `D = sqrt((x - μ)'S^(-1)(x - μ))`，其中，D是马氏距离，x是待检测样本，μ是所有样本的均值，S是样本的协方差矩阵，S^(-1)是协方差矩阵的逆。 4. **计算每个...
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gingpai_v71.zip_加权马氏距离
07-14
加权马氏距离是一种在数据分析和模式识别领域中广泛应用的距离度量方法，它考虑了变量之间的相关性，相比普通的欧几里得距离更能够反映数据的内在结构。在这个"gingpai_v71.zip_加权马氏距离"的压缩包中，包含了一个...
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(Mahalanobis Distance)
热门推荐
weixin_39910711的博客
02-23 4万+
目录 1 简单理解协方差的物理意义 2什么是马氏距离 3马氏距离实际意义 4马氏距离的推导 4.1马氏距离的步骤 4.2 马氏距离的推导过程 5马氏距离的问题 6 马氏距离的优点 7 欧氏距离和马氏距离之间的区别和联系 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。 1 简单理解协方差的物理意...
马氏距离（Mahalanobis distance)
shuijinghua的博客
02-28 5754
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)
weixin_30312563的博客
01-03 1187
转自：http://www.cnblogs.com/likai198981/p/3167928.html 转自：http://blog.youkuaiyun.com/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...
马氏距离介绍及代码实现（C++）
11-23 3241
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
欧氏距离缺点及改进及马氏距离
sinat_27652257的博客
05-28 2万+
欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量量纲）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性...
马氏距离详解
kylin_learn的博客
04-07 1291
https://www.ph0en1x.space/2018/04/18/Mahalanobis/ https://blog.youkuaiyun.com/panglinzhuo/article/details/77801869
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