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。与欧氏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。 对于一个均值为，
概念 编辑距离的作用主要是用来比较两个字符串的相似度的 基本的定义如下所示：编辑距离，又称Levenshtein距离（莱文斯坦距离也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 这个概念是由俄罗斯科学家Vladimir Levenshtei
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalan
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2022-12-01 18:59:43
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# Mahalanobis距离在机器学习中的应用
在机器学习和统计学中，距离度量是处理数据的基本工具之一。众多距离度量中，Mahalanobis距离因其在多维空间中的表现而备受关注。相较于欧氏距离，Mahalanobis距离考虑了数据集的协方差，使其在处理具有相关性的变量时更加有效。
## 什么是Mahalanobis距离？
Mahalanobis距离是定义在多维空间中的一种测量方法。它与数
Mahalanobis距离就是MVN中的指数部分中的距离项，MVN用其度量x与mean之间的距离，用来影响概率密度p(x)。实际上该距离就是将两个高维空间中的点(x和mean)之间的欧氏距离进行了扩展，扩展到其中一个点（x here）是随机变量的情况。且将x各维度之间的相关性考虑进去，当x各维度之间彼此独立时该距离退化成欧氏距离。Regression解决的实际上是寻找两个随机变量之间联系的问题。即，有两个随机变量x和y，两者之间有所关联，但又不能完全确定，因为有随机性（因此没必要也不应该试图将给定的(x,y) pairs完全拟合）。因此给定x我们并不能完全确定y，而只能推知p(y|x)，我们希
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2021-08-25 15:22:35
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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。它是一种有效的计算两个未知
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2023-11-07 11:25:50
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机器学习——马氏距离前言马氏距离马氏距离的推导 前言在介绍马氏距离之前，我们首先看如下概念：方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度协方差：标准差与方差是描述一维数据的，当存在多维数据时，我们通常需要知道每个维数的变量中间是否存在关联。**协方差就是衡量多维数据集中，变量之间相关性的统计量。**比如说，一个人的身高与他的体重的关系，这就
距离是点P和分布D之间距离的度量，由P.C.Mahalanobis于1936年引入。[1]它是测量P离D平均值多少标准差的概念的多维概括。如果P在D平均值处，则此距离为零
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2022-10-20 09:51:26
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给定一个数据点x\mathbf{x}x和均值μμ，以及数据的协方差矩阵S\mathbf{S}SDMxμx−μTS−1x−μDMxμx−μTS−1x−μ。
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2024-10-27 06:14:29
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一、核心思想论文聚焦于多视图聚类（Multi-View Clustering, MVC）中的锚点（anchor）设计问题。现有技巧分为两类：固定锚点法（如 k-means 中心）：易受初始化影响，稳定性差；优化锚点法（如正交约束）：虽提升多样性，但可能牺牲对数据分布的拟合能力（即“紧凑性”不足）。为 ...
其实这个问题主要就是由于scikit-learn的版本问题API Change From version 0.25, metrics.pairwise.pairwise_
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2022-05-05 09:53:27
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马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提
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2022-04-22 15:49:28
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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isContinuous 参考 1. opencv_isContinuous; 完
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2022-07-11 12:51:40
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文章目录前言一、背景建模1、帧差法2、混合高斯模型二、光流估计 前言本文为12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记，分为两个章节：背景建模；光流估计。一、背景建模1、帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法
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2024-05-09 10:16:06
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一、下载OpenCV1.打开OpenCV官网Home - OpenCV2.点击Library，选择Raleases 3.跳到如下页面（其中有OpenCV-4.6.0、OpenCV-4.5.5、OpenCV-4.5.4多个版本，依照自己需要选择，这里选择的是OpenCV-4.6.0）在OpenCV-4.6.0中点击Windows 4.跳转如下页面（电脑绿环提示将会在5秒后开始自动
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2024-02-27 21:31:39
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函数AreaDotProduct用于计算每个面的法向，函数PointDotProduct用于计算每个顶点的法向（需要调用AreaDotProduct函数），得到的法向值存储在顶点结构体中。用glNormal3f函数将存储的法向赋给顶点，设置光照的时候就会自动产生效果了。 fractal.h#pragma once
#include <gl/glut.h>
#in
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2024-03-18 12:44:19
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前言： 什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。一、准备工作：1.下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.or
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2024-03-21 21:55:47
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