马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。1 什么是马氏距离马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 单个数据点的马氏距
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2023-12-26 08:30:00
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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( ( 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，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。&nbs
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2023-12-14 22:14:20
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随着云计算技术的深入发展，无服务器架构正在兴起。2019 年 2 月，加州大学伯克利分校发表了名为《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》的论文，对 Serverless 的形成、现状以及未来进行了全面的梳理和总结，指出 Serverless 即将成为下一代云服务的主流形态。值得一
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2024-08-14 20:13:17
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本博客尚未完成，不建议参考主要参考：马氏距离实例详解_NLP新手村成员的博客_马氏距离计算实例马氏距离例题详解（全网最详细）___Wedream__的博客_马氏距离公式的计算题机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离 、杰卡德距离、马氏距离)_程序猿-凡白的博客-CSDN博客几种常用的距离计算方式整合_Kang Hao‘s B
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2024-04-21 21:31:00
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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
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2023-12-08 12:43:19
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介绍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，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，
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2024-08-17 09:41:21
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目录1. 协方差的意义2. 马氏距离2.1 概述2.2 公式2.3 实际意义2.4 局限性2.4.1 协方差矩阵必须满秩【不平衡数据少数类一般都不是】2.4.2 不能处理非线性流形（manifold）的问题【线性流形和非线性流形，特征选择是线性降维吗】2.5 优点3. 思考4. Reference马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿
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2023-12-11 08:54:13
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【概述】在数据挖掘中，经常需要计算样本之间的相似度，通常做法是计算样本之间的距离。比如判断 A、B、C 三种商品之间的相似性，可以先按照商品特征构建 A、B、C 各自的向量，然后求向量间的距离，距离近就表示彼此相似度高。【曼哈顿距离】曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattan distance），想象在曼哈顿街道上，从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。两个 n 维向
S为样本协方差矩阵 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
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2023-11-23 17:17:35
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马氏距离与其推导马氏距离就是用于度量两个坐标点之间的距离关系，表示数据的协方差距离。与尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。基本思想（intuition）如下图的过程（以两个维度作为例子），此例的数据重心为原点，P1,P2到原点的欧氏距离相同，但点P2在y轴上相对原点有较大的变异，而点P1在x轴上相对原点有较小的变异。所以P1点距原点的直观距离是比P2点的小的。 马氏距
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2024-03-02 09:46:58
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手推公式--马氏距离距离公式马氏距离按欧氏距离计算：按马氏距离计算： 距离公式距离 用于评价点与点远近关系的数值。常用的距离公式有欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦距离等。采用不同的公式计算的远近关系的数值会有所不同。这些不同也体现了不同距离公式的运用场景的不同。马氏距离最近遇到一些问题，主要是一些特征单位不统一，传统的欧氏距离不能很好反应它们之间远近关系了，于是希望找到一种消除单位影响的距离
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2023-11-24 21:27:10
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基础知识：假设空间中两点x，y，定义：欧几里得距离，Mahalanobis距离，不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离。那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义。马氏距离直观含义:Mahalanobis距离是表示数据的协方差距离. 马氏距离计算公式：sqrt( (x-μ)'Σ^(-1)(x-μ) ) 例子如果我们以厘米为单位来测量人的身高，以克（g）为单位测量人的体重。
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2023-12-14 11:38:20
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对于马氏距离，本人研究了一下，虽然看上去公式很简单的，但是其中存在很多模糊的东西，例如有很多教科书以及网络上的简要说明，下面以维基百科作为引用：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
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2024-01-25 21:10:39
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简介如果按照欧氏距离去理解马氏距离，一定会迷惑一段时间。因为欧氏距离可以计算两个点之间的距离，而马氏距离是计算一个点距离一个聚类的距离。如果想通过马氏距离去计算某两个点之间的距离是行不通的。下面按照一般的套路介绍一下欧氏距离与马氏距离的定义，从定义上可以发现二者之间的差异。欧氏距离p和q两个点之间的欧氏距离，p和q都由n个维度构成。 对于维度尺度相同的情况，欧氏距离表现良好。如计算平面（二维）或三
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2023-10-27 07:05:53
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马氏距离(Mahalanobis Distence)是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。什么是马氏距离似乎是一种更好度量相似度的方法。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
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2023-10-07 16:07:11
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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
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2023-10-07 16:08:26
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马氏距离与其推本文使用markdown编写，如有公式显示异常，可将正文复制到markdown编辑器查看马氏距离就是用于度量两个坐标点之间的距离关系，表示数据的协方差距离。与尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。 基本思想（intuition）如下图的过程（以两个维度作为例子），此例的数据重心为原点，P1,P2到原点的欧氏距离相同，但点P2在y轴上相对原点有较大的变异，而点
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2023-11-10 23:20:55
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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
看了很多关于马氏距离（Mahalanobis Distance）的介绍，但是总感觉有一些地方不太清晰，所以结合数学公式、机器学习中的应用案例，从头梳理一下。马氏距离实际上是欧氏距离在多变量下的“加强版”，用于测量点（向量）与分布之间的距离。在具体介绍马氏距离之前，首先需要了解下协方差的概念、欧式距离的概念。什么情况下适用马氏距离？当需要度量点（向量）与多变量分布之间的距离时，如果直接采用欧式距离，
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2023-11-03 09:39:48
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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
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2024-01-10 11:10:54
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