最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。 这些距离部分直观表示如下： 其中，每个距离都 ...
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2020-04-17 20:04:50
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1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: ...
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2019-12-02 18:35:57
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在数据挖掘中，无论是对数据进行分类、聚类还是异常检测、关联性分析，都建立在数据之间相似性或相异性的度量基础上。通常使用距离作为数据之间相似性或相异性的度量方法，常用的度量方法有欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦距离、马氏距离、Jaccard系数、相关系数、信息熵。 欧... ...
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2019-10-17 11:58:52
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MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中，S是总体的协方差矩阵，而不是样本的协方差矩阵。 ...
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2019-01-10 21:53:32
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常用的数据变换方法 均值： 标准差： 中心化变换： 标准化变换： 极化正规化变换（规格化变换）： 对数变换： 距离和相似系数 距离： 明氏距离： 当q=1时，为绝对距离 当q=2时，为欧式距离 当q=∞时，为切比雪夫距离 兰氏距离： 斜交空间距离： 马氏距离： 两样品间： 样品到总体： 相似系数： ...
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2019-01-01 17:54:48
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由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出, 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。 ...
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2018-11-26 13:33:03
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聚类分析 一、概念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性 聚类分析属于无监督学习 聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类 Q型聚类：样本/记录聚类 以距离为相似性指标 （欧氏距离、欧氏平方距离、马氏距离、明式距离等） R型聚类：指标/ ...
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2018-10-27 15:24:01
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视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题，设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键。度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量，进而有效地描述样本之间的相似度。传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离，因而不能有效地描述样本的非线性结构。本报告介绍本研究组近 ...
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2018-10-20 00:51:16
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距离判别法与R程序实战 2016-03-12 18:21:48 距离判别法与R程序实战 2016-03-12 18:21:48 设mu1,mu2,cov1,cov2 分别是总体G1，G2的均值向量和协方差矩阵。一样品x到各总体的马氏距离为 D(x,G1)=mahalanobis(x,mu1,cov1 ...
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2018-08-14 14:44:30
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下面凌乱的小记一下无监督学习 无监督学习 聚类 降维 聚类：数据相似性 相似性的评估：两个数据样本间的距离 距离：欧氏距离 曼哈顿距离 马氏距离 夹角余弦 sklearn 聚类算法 sklearn.cluster，如k means 近邻传播 DBSCAN等 标准的数据输入格式：[样本个数，特征个数] ...
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2018-07-02 20:48:48
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