Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

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,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

讲解教授:赵辉 (FROM : UESTC) 课程:<模式识别> 整理:PO主 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. 第一个例子 从下往上的一段50米长的坡道路,下面定一个A点,上面定B一个点.假设有两种情况从A到B: a)坐手扶电梯上去. b)从手扶电梯旁边的楼梯爬上去. 两种情况下我们分别会产生两种不同的主观感受,坐电梯轻松愉快,

前几天接的一个小项目,基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测,已经交接完毕,现在把代码公开. 基于欧式距离的: load data1.txt %导入数据,行为样本,列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m dist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2); end [a,b]=sort(dist);%对欧氏距离进行排序 T=ceil(m*0.02)%设置阀值   Threshold=a(m-T);%定为阀值

关于度量学习,之前没有看太多相关的文献.不过南京的周老师的一篇NIPS,确实把这个问题剖析得比较清楚. Mahalanobis距离一般表示为d=(x-y)TM(x-y),其中x和y是空间中两个样本点,M就是要学出的度量. 这里的度量的在马氏距离公式的意义是,在先验概率不等的情况下,用M作为协方差参数,表示样本点在空间中疏密程度.固然马氏距离也有缺点,将样品不同属性间差别视为等同量的差别,这样就放大了微小差别变量的影响权重:但是马氏距离确乎是搞清楚之后能继续深入学习度量学习的一个重要概念. htt

马氏距离有多重定义: 1)可以表示 某一个样本与DataSet的距离. 2)可以表示两个DataSet之间的距离. 1) The Mahalanobis distance of an observation {\displaystyle {\vec {x}}=(x_{1},x_{2},x_{3},\dots ,x_{N})^{T}} from a set of observations with mean {\displaystyle {\vec {\mu }}=(\mu _{1},\mu _{

1193: [HNOI2006]马步距离 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Description 在国际象棋和中国象棋中,马的移动规则相同,都是走"日"字,我们将这种移动方式称为马步移动.如图所示, 从标号为 0 的点出发,可以经过一步马步移动达到标号为 1 的点,经过两步马步移动达到标号为 2 的点.任给 平面上的两点 p 和 s ,它们的坐标分别为 (xp,yp) 和 (xs,ys) ,其中,xp,yp,xs,ys 均为整数.从 (

本文是利用蒙特卡罗算法对马氏链过程的模拟.假设有10个状态,从每个状态到与之相邻状态的概率是相同的,仿真次数为1000,及进行了1000次状态转移.我们以动画的形式再现了状态转移的过程,并记录了到达每个状态的次数,具体实现如下: close all;clc;clear; figure; s=1; n=1000; r=1; % 圆圈的半径 title('等概率情况的计算机模拟') set(gcf,'doublebuffer','on'); % 设置图形渲染效果 xlabel('Please pre

1193: [HNOI2006]马步距离 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 2027  Solved: 915[Submit][Status][Discuss] Description 在国际象棋和中国象棋中,马的移动规则相同,都是走“日”字,我们将这种移动方式称为马步移动.如图所示, 从标号为 0 的点出发,可以经过一步马步移动达到标号为 1 的点,经过两步马步移动达到标号为 2 的点.任给 平面上的两点 p 和 s ,它们的坐标分

曼哈顿距离: 是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ,是种使用在几何度量空间的几何学用语,用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和. 曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|. 对于一个具有正南正北.正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离,因此,曼哈顿距离又称为出租车距离. 欧几里得距离: 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一

1193: [HNOI2006]马步距离 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1988  Solved: 905[Submit][Status][Discuss] Description 在国际象棋和中国象棋中,马的移动规则相同,都是走“日”字,我们将这种移动方式称为马步移动.如图所示, 从标号为 0 的点出发,可以经过一步马步移动达到标号为 1 的点,经过两步马步移动达到标号为 2 的点.任给 平面上的两点 p 和 s ,它们的坐标分

P2060 [HNOI2006]马步距离 数据到百万级别,明显爆搜不行,剪枝也没法剪.先打表.发现小数据内步数比较受位置关系影响,但数据一大就不影响了.大概搜了一个20*20的表把赋值语句打出来.判断时贪心,看两点间位置差,根据x差或者y差的大小比较来采取两种不同跳法,直到在小范围内再直接借助打的表加以输出.注意起点和目标的位置的及时调整(依据对称性,见line49),方便跳动. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cst

[HNOI2006]马步距离 Description Input 只包含4个整数,它们彼此用空格隔开,分别为xp,yp,xs,ys.并且它们的都小于10000000. Output 含一个整数,表示从点p到点s至少需要经过的马步移动次数. Sample Input 1 2 7 9 Sample Output 5 题解  大范围贪心,然后小范围暴力,代码略.......    

1193: [HNOI2006]马步距离 题目:传送门 题解: 毒瘤题... 模拟赛时的一道题,刚开始以为是一道大难题...一直在拼命找规律 结果.... 还是说正解吧: 暴力的解法肯定是直接bfs,但是范围太大,肯定爆 那么我们可以利用贪心,缩小范围,这样bfs就很快啦~ 详解代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cmath> #include<algori

Java匹马行天下之Java帝国的崛起大结局 前言: [博客*缘] 网络真情伴, 博客友谊连. 笑中藏泪暖中寒. 回想那些悲喜, 苦涩也缠绵. 往事难回首, 新篇染旧言. 世间多少梦能全. 感谢相牵, 感谢遇时缘. 感谢墨中同守, 再聚是何年. 人生只如初见. 一首<博客*缘>送给一直鼓励我支持我陪伴我的博友们. 已经有博友催更了,那我今天直奔主题,欢迎博友们观看小型宫斗剧<Java帝国的崛起>,此剧共三篇 <C国程序员的秃头原因> <Java国出了个Java&g

1.最近工作中要实现用户车辆的行驶路线的聚类,由于所给的数据只有用户一天中交通卡口所监视的卡口名称 :即青岛路-威海路-济阳路 . 要通过聚类实现车辆路线的规律分析,首先要解决的是相似度问题,我们知道计算相似度可以用 :空间向量距离(欧式距离,余弦相似度)等算法.可是这些在此要求中都不适应,故需要用编辑距离来解决此问题 2. 编辑距离的思想: a.是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.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. 例如:将kit

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.