# 使用Python实现马氏距离的详细指南
马氏距离（Mahalanobis Distance）是一种衡量统计数据之间距离的重要工具，常用于多维数据分析和聚类等领域。本文将帮助你逐步实现马氏距离的计算，包括必要的代码、注释及相关图示。以下是我们要遵循的流程：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库（NumPy、Pandas、Sc
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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# 使用Python计算马氏距离的入门指南
马氏距离是一种度量统计分布之间差异的距离度量，是从多变量统计中衍生而来的。在许多数据分析和机器学习任务中，马氏距离被广泛应用于聚类和异常检测中。本文将帮助你理解如何在Python中实现马氏距离的计算。
## 流程概述
在开始代码实现之前，我们可以先概述整个过程。以下是实现马氏距离的基本步骤：
| 步骤 | 说明
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(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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# 马氏距离的 Python 实现
马氏距离（Mahalanobis Distance）是一种用于测量统计学中距离的的方法，能够比欧氏距离更有效地处理多维度数据。马氏距离不仅考虑了样本的均值差异，还考虑了样本的协方差结构，因此对于具有相关特征的数据，马氏距离更具优越性。本文将详细介绍马氏距离的概念、特点，并通过 Python 代码示例展示其实现。
## 马氏距离的定义
马氏距离是一种度量空间
假设现在有数据集，而为数据集中的两个样本，则与的马氏距离为：其中，是数据集的协方差矩阵（对于高维数据，协方差可以表示两个特征之间的相关性，协方差矩阵的计算回顾其他算法-PCA主成分分析），如果我们令协方差矩阵是一个单位阵，此时的马氏距离就等价于欧氏距离，马氏距离相比欧氏距离有两个好处：排除变量之间相关性的干扰；消除特征之间量纲的影响；下面将对马氏距离的两个优点进行分析，首先引入问题，我们考虑以下数
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2024-10-09 10:13:35
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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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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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马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。 采用巴氏距离特征选择的迭代算法，可以获得最小错误率上界。当特征维数高时，为了减少巴氏距离特征选择计算时间，对样本先进行K-L变换，将特征降低到中间维数。
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2024-01-05 15:30:28
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最短距离聚类法的原理相信大家都应该明白聚类算法的含义，所谓的最短距离聚类法，就是在给出n个距离中心的情况下分别将文本中的待训练数据和他们通过某种方式进行计算距离，这里是兰氏距离，当然也可以是欧式距离，曼哈顿距离。然后找出改点对那n个店最短的那个距离，改点就属于那个聚类中心的类别。打个比方 现在有四个聚类中心a,b,c,d 我现在有个点叫fk 那么现在fk通过某个距离算法得出和a的距离小于b,c,d
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2023-10-21 16:24:02
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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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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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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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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，
【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
介绍R语言中对多个因子可以汇总成一个列联表。这些函数的功能如下：table(var1,var2,var3…)：使用n因子创建n维列联表xtabs(formula,data)：根据一个方程创建n维列联表prop.table(table,margins)：依margins定义的边际表将表中的条目表示为分数形式margin.table(table,margins)：依margins定义的边际表计算表中条
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2023-05-23 18:04:41
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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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欧氏距离即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。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
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2024-05-16 11:19:34
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