Mahalanobis

特征向量相似度和距离的计算

夹角余弦  6 ·相关系数  7 ·Dice  8 ·Jaccard  9  10 距离 11 ·明氏距离 12 ·欧氏距离 13 ·马氏距离 14 ·Jffreys & Matusita 距离 15 ·Mahalanobis
unixfy·2012-02-13 15:00

Mahalanobis Distance (马氏距离)

与欧式距离不同的是马氏距离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。 在计算欧氏距离的根号内多除以一个协方差矩阵 我的理解是，若考虑各包含n个特征变量的两个特征向量v1，v2，要计算它们的距离，即相似度 如果向量中的特征变量所采用的尺度单位不同，则会造成各变量集的方差不同 
lovelyloulou·2011-04-21 21:00

马氏距离的几张截图

来自：http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/46962168201021932741868/         mahalanobis距离是基于样本分布的一种距离
luoleicn·2011-04-14 21:00

Mahalanobis distance 马氏距离

Mahalanobisdistance马氏距离 Instatistics,MahalanobisdistanceisadistancemeasureintroducedbyP.C.Mahalanobisin1936.[1]Itisbasedoncorrelationsbetweenvariablesbywhichdifferentpatternscanbeidentifiedandanalyzed
O(1) 的小乐·2010-10-12 09:00

Mahalanobis Distance (马氏距离)

    S为样本协方差矩阵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。
andkobe·2010-07-29 10:00

马氏距离和欧氏距离的介绍

转自:http://54pe.javaeye.com/blog/478242 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。
Tangyongkang·2010-02-22 11:00

Mahalanobis Distance(马氏距离)

http://www.aiaccess.net/English/Glossaries/GlosMod/e_gm_covariance_matrix.htm马氏距离 对normalized Euclidean distance的扩展。 两种特殊情况： 一：如果是单位矩阵 If the covariance matrix is the identity matrix, the Mahalano
poson·2009-11-15 23:00

马氏距离和欧氏距离的介绍

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。
菜鸟老师·2009-09-26 22:00
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