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 距离度量在各个学科中有着广泛用途,当数据表示为向...
T, lower=True,#是否只使用a的下三角元素 check_finite=False,#是否检测a是否含有无限数的情况,不检查会加快性能 overwrite_b=True)#是否覆盖b中的数据,覆盖可能会提高性能 #z*z表示逐元素平方,z表示马哈拉诺比斯距离 squared_maha = np.sum(z * z, axis= 0)#马氏距离的平方 return squared_maha 3. ...
马哈拉诺比斯距离的特点在于它能够考虑数据的分布情况,因而比欧几里得距离更具直观性和适用性。 应用场景 马哈拉诺比斯距离常用于以下几个方面: 异常检测:通过计算与模型中正常样本的距离,快速识别潜在的异常值。 聚类分析:在K均值聚类等算法中用于定义距离,使得聚类结果更具一致性。 分类算法:如判别分析,利用马哈拉诺比斯...
在DeepSORT中，代价矩阵由余弦距离计算生成，并通过马氏距离进行调整，超过阈值的代价值被置为极大值。代码解析集中在`linear_assignment.py`中的`kf.gating_distance()`函数，用于计算马氏距离。理解公式推导与代码解析的关键在于，马氏距离的计算依赖于测量矩阵H、协方差噪声矩阵R和预测协方差P'。通过投影...
马哈拉诺比斯距离,简称马氏距离,也是另一种常用距离,考虑各个分量之间的相关性与各个分量的尺度无关。马哈拉诺比斯距离越大相似度越小,距离越小相似度越大。 6. 相关系数 样本之间的相似度也可以用相关系数来表示。相关系数的绝对值接近于1样本岳相似;越接近于0,样本越不相似。
然后根据数据集的均值可以计算数据集中每一个数据对象o到均值的距离，这个距离就是马哈拉诺比斯距离。
马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵是一种在统计学中的方法,用于计算多个变量之间的协方差矩阵。协方差矩阵是一个对称矩阵,表示各个变量之间的相关性。通过马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵,可以确定各个变量之间的相关性和影响程度。 在计算马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵时,需要使用马哈拉诺比斯距离公式。该公式为: $$ d(x...
沪江词库精选马哈拉诺比斯距离用英语怎么说及英语单词、英语单词怎么写、例句等信息 Mahalanobis generalised distance Mahalanobis distance 翻译推荐 熏马哈鱼Smoked 哈马灵harmaline 马哈马利mahamari 哈马洛harmalol 哈马顿地毯hamadan 哈马洛尔harmalol 巴哈马Bahamas ...