馬氏距離
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 ..., 對於馬氏距離，本人研究了一下，雖然看上去公式很簡單的，但是其中存在很多模糊的東西，例如有很多教科書以及網路上的簡要說明，下面以 ..., 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 ..., 1.馬氏距離計算公式. d2(xi, xj)=(xi-xj)T ...,原文地址马氏距离(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。 ,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 ... , ,馬氏距離(Mahalanobis distance)馬氏距離(Mahalanobis distance)是由印度統計學家馬哈拉諾比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示數據的協方差距離。它是一種 ... ,與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯繫（例如：一條關於身高的信息會帶來一條關於體重的信息，因為兩者是有關聯的）並且是尺度無關 ... 其馬氏距離為. , 如果將方差的倒數看成一個權重，也可稱之為加權歐氏距離(Weighted Euclidean distance)。 6. 馬氏距離(Mahalanobis Distance). 馬氏距離的引出：.
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與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯繫（例如：一條關於身高的信息會帶來一條關於體重的信息，因為兩者是有關聯的）並且是尺度無關 ... 其馬氏距離為. https://zh.wikipedia.org 機器學習——幾種距離度量方法比較(2) - 每日頭條
如果將方差的倒數看成一個權重，也可稱之為加權歐氏距離(Weighted Euclidean distance)。 6. 馬氏距離(Mahalanobis Distance). 馬氏距離的引出：. https://kknews.cc |