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
88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
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
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（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
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
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
298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
用 Python 实现马氏距离判别分析
在数据科学和机器学习领域，马氏距离（Mahalanobis Distance）作为一种重要的距离度量被广泛应用于分类和聚类任务。具备有效的统计特性，马氏距离可以更精确地评估样本之间的相似度，相较于欧几里得距离，更能考虑变量之间的相关性。本文将详细讲解如何用 Python 实现马氏距离判别分析。
## 背景描述
在 2023 年的机器学习研究中，马氏距离
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
机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现 一、算法描述Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起，不同类的样本相隔尽可能
转载
2023-07-11 16:37:42
153阅读
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
要实现基于点云的距离判别聚类法的聚类分析，首先明确问题背景：点云数据在计算机视觉与三维重建等领域中逐渐获得普遍应用。而距离判别聚类法作为无监督学习的一种聚类算法，能够有效地对不规则分布的点云进行分析与处理。接下来，本文将详细阐述该算法的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及其扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[收集点云数据] --> B[数据预处理]
## 欧式距离判别分析在R语言中的实现
在数据分析和机器学习中，欧式距离判别分析是一种强有力的工具。对于初学者来说，使用R来实现这一分析可能会感到有些复杂。本文将帮助你理解整个过程，并提供逐步的实施代码。我们将使用以下表格展示实施步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 计算欧式距离 |
| 3 | 实现判别分析
Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）其思想是:投影，使多维问题转化为低维问题来进行处理。选择一个适当的投影轴，使所用的样本点都投影到这个轴上得到投影值，使得同一类样本所形成的投影值的距离尽量的小，而不同类之间的投影值距离尽可能大。 通俗解释： ref: 又称线性判别，要计算一个向量乘法和减法，然后比较最小值就能解决判别问题， 下面用例子讲比较好
转载
2023-11-16 14:25:10
80阅读
