设
和
为两个向量，求它们之间的距离。
这里用Numpy实现，设
和
为
ndarray <numpy.ndarray>，它们的shape都是 (N,)
为所求的距离，是个浮点数（
float）。 import numpy as np 1.欧氏距离(Euclidean distance)欧几
转载
2023-10-27 09:24:40
59阅读
第4章判别分析及matlab实现③ 重复步骤①，②，直到G1中的全部样品依次被删除，又进行判别，其误判的样品个数记为 ④ 对G2的样品重复步骤①，②，③直到G2中的全部样品依次被删除又进行判别，其误判的样品个数记为 于是交叉误判率估计为： 第32页/共57页 4.2 Bayes判别分析 贝叶斯公式是一个我们熟知的公式 距离判别只要求知道总体的数字特征，不涉及总体的分布函数，当参数和协方差未知时，就
转载
2023-08-21 12:50:12
104阅读
判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个
转载
2024-05-19 07:25:16
56阅读
目录1. 简单的判别分析_ 距离判别法2. Fisher判别分析/线性判别分析2.1 针对2分类问题2.1.1 投影降维2.1.2 组内偏差2.2.3 组间偏差2.2.4 最佳投影2.2 推广至多分类3. 分析步骤4. 相关链接4.1 LDA相关知识4.2 LDA和PCA的区别5. 分析小结 距离判别法是利用重心，和哪类的重心隔得更近，就判别为哪一类。Fisher 判别法则是利用“同类差别较小、
转载
2023-11-28 07:16:28
54阅读
判别分析（distinguish analysis）是根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属 类型的一种统计方法，在自然科学和社会科学的研究中经常会碰到这种统计问题。例如在地质找矿中我们要根据某异常点的地质结构、化探和物探的各项指标来判断该异常点 属于哪一种矿化类型；医生要根据某人的各项化验指标的结果来判断该人属于什么病 症；调查了某地区的土地生产率、劳动生产率、人均收入、费用水平、农村工业比
马氏距离详解一、理性认知二、感性认知第一个例子第二个例子三、实例认知四、公式推导推导过程致谢 一、理性认知马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。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
转载
2024-06-28 14:08:32
151阅读
NumPy数值计算1.编写程序：使用 numpy 数组计算由 5 个坐标：(1,9)、(5,12)、(8,20)、(11,10)、(2,8) 构成的图形的周长。v1=np.array([(1,9),(5,12),(8,20),(11,10),(2,8)])
v2=np.array([(2,8),(1,9),(5,12),(8,20),(11,10)])
# 相邻两个点求距离，再求和就好了，首尾两个
转载
2024-06-03 10:43:58
52阅读
三维点云学习（4）5-DBSCNA python 复现-1- 距离矩阵法使用DBSCAN聚类最终效果图原图： DBSCAN 聚类后结果 运行时间：生成的聚类个数：4
dbscan time:19.526319
Process finished with exit code 0DBSCAN-使用距离矩阵法-编写流程step1: 建立数据集中每个点两两点的距离矩阵，距离矩阵为对角矩阵，对角线为0 s
转载
2023-11-30 22:37:24
85阅读
一、概述距离判别法是最简单、最直观的一种判别方法，该方法适用于连续型随机变量的判别，对变量的概率分布没有限制。 原理：计算待测点与各类的距离，取最短者为其所属分类。值得注意的是，距离的衡量有很多种方式，这里采用的是马氏距离。二、马氏距离1.欧式距离与马氏距离通常，我们所定义的距离是欧式距离。若x,y是n维空间中的两个点，则x与y的距离为： 但在统计分析与计算中，欧式距离就不适用了。从以下例子可以
转载
2023-11-07 12:05:13
293阅读
对马氏距离的定义：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。 对于一个均值为，协方差矩阵为Σ的多变量矢量
转载
2023-12-08 11:49:05
150阅读
判别分析是多元统计分析的内容，其作用在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征的值来判断其归属于哪一类（即总体）。实际上，这一类问题就是根据已有的样本数据与对应的类别，判断未知类别的数据属于哪一类。像逻辑回归、支持向量机等从某种意义上来说也属于是判别分析的一种，只不过这些算法需要根据样本对模型进行训练，从而能够利用未知数据的各个指标判断其属于哪一类；而统计学中的判别分析，并没有利用数据进行训练
转载
2023-11-04 11:29:13
112阅读
判别分析 比较理论一些来说，判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则;在遇到新的样本点时，再根据已总结出来的判别公式和判别准则，来判断出该样本点所属的类别。 1 概述 三大类主流的判别分析算法，分别为费希尔(Fisher)判别、贝叶斯(B ...
转载
2021-09-08 19:16:00
3470阅读
2评论
在数据分析中，**马氏距离**是一种重要的度量方式，尤其适用于数据分类和判别分析。本文将探讨如何使用Python进行马氏距离判别分析，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警以及迁移方案等方面的内容。
### 备份策略与存储架构
为了保障数据的安全性，在进行Python马氏距离判别分析之前，我们首先需要制定一个有效的备份策略。这里我们将使用思维导图来展示备份策略的整体架构。
`
马氏距离（Mahalanobis distances）
1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；
2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，
转载
2023-11-25 13:33:37
204阅读
一、导入数据并查看数据情况：1、数据总体状况：其中Group表示病人胃病类型。2、更改变量名：把x1，x2，x3，x4改成具有意义的变量名并且修改变量度量类型，如下图所示：3、变量的描述性统计操作：分析-描述性描述性统计结果如下:可以看到数据的分布没有特别的离异点，也没有缺失值和不合理的分布，从而可以用该数据做接下来的距离判别分析。4、由于后续做判别分析的时候，Group无法作为分类变量，从而这里
转载
2024-01-30 01:27:12
277阅读
聚类
关键度量指标：距离
距离的定义
常用距离（薛毅书P469）
绝对值距离 manhattan
欧氏距离Euclide euclidean
闵可夫斯基距离
切比雪夫距离Chebyshev maximum
马氏距离
Lance和Williams距离 Lance
转载
2023-08-10 11:21:45
190阅读
在数据挖掘与模式识别的领域，马氏距离作为一种有效的判别方法，被广泛应用于分类算法中。马氏距离的主要优点在于，它能够考虑数据的分布与协方差信息，从而比欧几里得距离更为精确。本篇博文将在实际应用中，详细记录“python基于马氏距离的判别方法”的问题解决过程，助力科研工作者和技术人员更好地理解这一技术。
> **用户原始反馈：**
>
> “在使用马氏距离进行分类时，结果与预期不符，希望了解使用P
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
转载
2024-01-19 13:55:09
167阅读
判别分析是用一种统计的方法根据已有的数据集去分析新的数据属于那一类的方法适用于数据集较小的情况，因为数据量够大的话神经网络的准确率会比传统的判别分析高得多 距离判别法: 欧氏距离 简单的计算数据集中每一类的样本均值 对于新数据，计算新数据与各类样本均值的欧氏距离 取离此新数据距离最近的类别为此数据的类别 马氏距离 马氏距离的优点是考虑了
转载
2023-11-28 07:40:15
100阅读
判别分析首先了解了一下判别分析。 判别分析(Discriminant Analysis)是多元统计中用于判别样本所属类型的一种方法。通过训练已知分类类别的样本集来建立判别准则，然后用于判别新的预测样本的类别。常用的判别分析方法有：1.最大似然法：其基本思想为，通过训练样本集求出各种组合情况下该样本被分为任何一类的概率，确定参数。对于新样本的类别判别，只需要计算它被分到每一类中去的条件概率（似然值
