link 欧氏距离 标准化欧氏距离 马氏距离 夹角余弦距离 汉明距离 曼哈顿(Manhattan)距离 ...
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2018-06-25 14:58:17
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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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2018-04-24 17:35:43
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 i 与地图特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是： D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) ) Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合 ...
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2018-03-25 15:50:15
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 i 与地图特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是： D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) ) Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合 ...
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2018-03-25 00:00:43
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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。 协方差： ...
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2017-09-26 17:41:07
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度量（metric）的定义： 在数学中，一个度量（或距离函数）是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空间。 为什么要用度量学习？很多的算法越来越依赖于在输入空间给定的好的度量。例如K-means、K近邻方法、SVM等算法需要给定好的度量来反映数据间存在的一些重要关系。这一问 ...
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2017-09-26 13:37:10
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生成全排列：perms(1:5); 取整：floor(a); 生成随机矩阵：rand(x,y)%n+m;%生成x行，y列的矩阵大小为（m,n); 多项式求解： 假设多项式系数为：p=[1 15 -30 1 -8]; 多项式的根：r=roots(p); 多项式的乘法：P=conv(p1,p2); 多项 ...
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2017-07-19 22:04:58
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前言 在图论之中，衡量两个点之间的距离可以用多种测量方法。本文主要是总结几种相似性度量方法，主要内容参考自Wiki和Tsingke的博客（见参考部分）。 目录 1.欧式距离 2.标准化欧式距离 3.曼哈顿距离 4.切比雪夫距离 5.闵可夫斯基距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德 ...
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2017-04-05 20:49:31
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前几天接的一个小项目，基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测，已经交接完毕，现在把代码公开。 基于欧式距离的： load data1.txt %导入数据，行为样本，列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m dist(i)=s... ...
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2017-03-29 20:55:30
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K-邻近分类方法通过计算待分类目标和训练样例之间的距离，选取与待分类目标距离最近的K个训练样例，根据K个选取样例中占多数的类别来确定待分类样例。距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距..
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2017-02-06 00:35:53
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