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马氏距离
简介
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μ,协方差矩阵为Σ的多变量向量,其马氏距离为(x-μ)'Σ^(-1)(x-μ)。
| 上位词 | 理学 |
|---|---|
| 中文名 | 马氏距离 |
| 原始名称 | 马氏距离 |
| 外文名 | mahalanobis distance |
| 意义 | 有效计算未知样本集相似度 |
| 提出者 | 马哈拉诺比斯p. c. mahalanobis |
| 英文名 | mahalanobis distance |
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