常用的距离测度方法有：欧式距离，闵可夫斯基距离，曼哈顿距离，马式距离等。除马式距离外，R语言中的philentropy包基本上都满足了学者进行距离测度的需求。本次除介绍philentropy包外，另外介绍马式距离的R语言中的实现函数，以供所需的同学查阅自取。1.mahalanobis马式距离 # 关于python中马氏距离的实现，请参考： 在R中是否有相当于Mahalanobis()函
马氏链模型（Markov Chain）对于有随机因素影响的动态系统，系统从这个时期到下个时期的状态按照一定的概率进行转移，并且下个时期的状态只取决于这个时期的状态和转移概率。无后效性：已知现在，将来与历史无关。具有无后效性，时间、状态均为离散的随机转移过程通常用马氏链模型描述。实例1：健康与疾病本实例介绍马氏链的基本概念，以及两种主要类型——正则链和吸收链。人的健康状态随时间的推移会发生转变，人寿
目录简介两总体距离判别R实现 马氏距离判别 线性判别分析 多总体距离判别Bayes判别准则什么是先验概率先验概率取相等先验概率取不相等判别分析小结简介根据已知分类数据，分别计算各类重心，即是各组的均值，距离判别准则是，对任给的一次观测，若他与第i类的重心最近，就认为他来自第i类两总体距离判别设有两个总体 G1和G2，从第一个总体中抽取n1个样品，从第二个总体中抽取n2
1. 距离计算方式1.1 欧式距离（直线距离） 和 分别为两个n维向量，距离计算公式为：当不同维度的量纲不一致时，量纲大的维度权重会变大，解决方式为： 1). 向量归一化 2). 欧式距离标准化。其中为第i个维度的标准差(根据整个数据集计算) &nb
简单介绍语言是主要用于统计分析、画图的语言和操作环境。 R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发。 （也因此称为R）如今由“R开发核心团队”负责开发。 R是基于S语言的一个GNU项目。所以也能够当作S语言的一种实现，通经常使用S语言编写的代码都能够不作改动的在R环境下执行。 R的语法是来自Scheme。R 的原始码可自由下载使用。亦有已编译的执行
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2023-06-07 11:57:27
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马尔科夫链定义马尔科夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层
R语言绘图系统plot()，还有‘grid’、‘lattice’和‘ggplot2’等各种包。在这里我主要介绍一些基本的绘图功能以及相关概念，方便大家后续自行学习其它绘图R包。 让我们先简单画一张图表！ #创建图表
##使用R内置数据集‘mtcars’
attach(mtcars) #attach()函数可以使当前的操作对象都默认为mtcars这个数据集
plot(wt, mpg) #如果没有a
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2023-09-11 18:31:05
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马氏距离（Mahalanobis Distance）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。它考虑到数据特征之间的联系，并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。马氏距离的定义假设\(x\)，\(y\)是从均值向量为
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。与欧式距离不同的是它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。1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一
# 马氏链与马尔可夫语言
马尔可夫过程是一种随机过程，广泛应用于统计学、自然语言处理和机器学习等领域。马氏链（Markov Chain）是马尔可夫过程的一个重要特例，其特点是系统的下一个状态仅依赖于当前状态，与之前的状态无关。本文将介绍马氏链的基本概念，并通过代码示例和图表说明其应用。
## 马氏链的基本概念
马氏链由一组状态和状态转移概率构成。我们可以用状态图来表示马氏链。以下是一个简单的
# R语言用马氏距离聚类实现指南
## 1. 流程概述
首先，让我们来看看整个流程的步骤，以便你能更好地理解如何在R语言中使用马氏距离进行聚类。
```mermaid
journey
title R语言用马氏距离聚类实现指南
section 理解马氏距离
section 数据准备
section 计算马氏距离
section 聚类分析
```
##
R语言是一种非常流行的数据分析和统计建模工具，常用于处理和分析大量数据。其中，马氏距离是一种用于度量两个样本之间的相似度的方法。在实际应用中，我们有时需要剔除掉与其他样本相差较大的异常值，以提高模型的准确性。下面，我将为你详细介绍在R语言中如何使用马氏距离剔除异常值的步骤。
首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据准备 |
之前简要地介绍了一下线性判别函数的的基本性质，接下来我们进行更加详细的讨论。文中大部分公式和图表来自 MLPP 和 PRML我们将样本的分布用多元正态分布来近似，为了更加了解这个表达式的含义，我们对协方差矩阵做特征值分解，即Σ = UΛUT 然后将协方差矩阵的逆用同样方法分解，即 代入多元正态分布的模型中，能够得到 &
前言随机过程讨论的是随机变量随时间的变化情况，根据统计时间节点的连续与否和随机变量变化的连续与否可分为以下四种类型：
· 连续型随机过程：变量连续、时间节点连续
· 离散型随机过程：变量离散、时间节点连续
· 连续随机序列：变量连续、时间节点离散
· 离散随机序列：变量离散、时间节点离散本篇文章里介绍的是状态离散、时间节点离散的随机过程的一种。Markov链，简称马氏链。
马氏链的代表性质是马氏性
可参考：马尔可夫预测法认为，只要当事物的现在状态为已知时，人们就可以预测其未来的状态，而不需要知道事物的过去状态，即马尔可夫链具有无后效性特征，这也被后人称为马尔可夫性。这一特性避开了其他预测方法在搜集历史资料时所遇到的一系列难题，使得它无论是理论上还是应用上都占有很重要的地位。 因此，检验随机过程是否具有马尔可夫性是应用马尔可夫概型分析的必要前提。第一步、建立转移概率矩阵准确计算整个目标系统的转
马氏距离一、简介马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进行主成分分解。再对所有主成分分解轴做归一化，形成新的坐标轴。由这些坐标轴张成的空间就是规范化的主成分空间二、公式最后的公式从右往左看，中心化->旋转->缩放->求欧氏距离特征值其实就是每个主成分维度的方差，特征向量其实就是每个主成分维
# 先安装各个包futile.logger - R中类似log4j的日志记录包. 官网：https://github.com/zatonovo/futile.loggerlog4r - R中的log4j接口. 官网：https://github.com/johnmyleswhite/log4rlogging - 一个在R中实现log4j的日志处理包. 官网：https://cran.r-proj
马氏距离由来：
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的，表示数据的协方差距离。是一种基于样本分布式的距离，能够很好地展现样本之间的相似度。实例由上图所示，存两个准正态分布区间，均值分别为a,b。现在我们以欧氏距离度量准则考虑：
A点明显更加趋近于b区间，因此A点应该被划分为b类。但目前常用的欧氏距离具有不少的局限性。如：缺少对不同量纲的考虑，没有考虑数据之间的相关性(期望，方差...)
但如
对应书本《医学数据挖掘案例与实践》第一章1.1小节
前言 我们研究的数据中经常包含着一些不同寻常的样本，这称之为异常值(Outlier)。这些异常值会极大的影响回归或分类的效果。异常值产生的原因有很多，其中可能是人为错误、数据测量误差，或者是实际确实存在这样的异常。为了使模型能够反映大部分数据的规律，所以在数据预处理阶段要进行异常值检测，为下一步分析奠定基础。还有一类情况是，当研
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2023-07-28 08:48:04
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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 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( (-μ(j) )'Σ^(-1)(-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，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。 技术
