馬氏距離結果越大表示的兩樣本矩陣的相似度越小麼?馬氏距離的幾何意義是什麼

2021-04-18 11:50:42 字數 519 閱讀 2490

1樓:匿名使用者

馬氏距離其實是用來衡量2個資料樣本之間的相似度的,怎麼衡量呢,如果這2個資料樣專本屬分別用2個樣本矩陣表示,樣本矩陣1資料的協方差就是樣本矩陣1馬氏距離,同樣樣本矩陣2也有對應的馬氏距離, 如果算出來的2個馬氏距離越接近,那麼可以認為這2個樣本的相似度越高。我們日常生活中的距離其實是馬氏距離的特殊化,馬氏距離中, 協方差矩陣如果是單位矩陣,這樣的馬氏距離就轉化為日常生活中的歐式距離了。由於要算協方差的因素,馬氏距離計算是不穩定的,而且加了平方,它把微小的資料變化反映出來。

什麼是馬氏距離判別法

為什麼說馬氏距離消除了方差對距離的影響

2樓:靈魂彼岸

協方bai差矩陣都是正定的,所以du一定有逆zhi吧~用逆矩陣的原因是相dao當於除去scale對距離的回影響,答想想一維的情況就應該能理解了~比如說同樣距離都是3,但是對於方差大的資料,這個距離就算小了,所以要用距離再除以方差,高維情況就是協方差陣的逆了~

為什麼說馬氏距離消除了方差對距離的影響

協方bai差矩陣都是正定的,所以du一定有逆zhi吧 用逆矩陣的原因是相dao當於除去scale對距離的回影響,答想想一維的情況就應該能理解了 比如說同樣距離都是3,但是對於方差大的資料,這個距離就算小了,所以要用距離再除以方差,高維情況就是協方差陣的逆了 馬氏距離結果越大表示的兩樣本矩陣的相似度越...

唐氏篩查結果怎麼看,唐氏篩查的結果怎麼看

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