1樓:靈魂彼岸
協方bai差矩陣都是正定的,所以du一定有逆zhi吧~用逆矩陣的原因是相dao當於除去scale對距離的回影響,答想想一維的情況就應該能理解了~比如說同樣距離都是3,但是對於方差大的資料,這個距離就算小了,所以要用距離再除以方差,高維情況就是協方差陣的逆了~
馬氏距離結果越大表示的兩樣本矩陣的相似度越小麼?馬氏距離的幾何意義是什麼?
2樓:匿名使用者
馬氏距離其實是用來衡量2個資料樣本之間的相似度的,怎麼衡量呢,如果這2個資料樣專本屬分別用2個樣本矩陣表示,樣本矩陣1資料的協方差就是樣本矩陣1馬氏距離,同樣樣本矩陣2也有對應的馬氏距離, 如果算出來的2個馬氏距離越接近,那麼可以認為這2個樣本的相似度越高。我們日常生活中的距離其實是馬氏距離的特殊化,馬氏距離中, 協方差矩陣如果是單位矩陣,這樣的馬氏距離就轉化為日常生活中的歐式距離了。由於要算協方差的因素,馬氏距離計算是不穩定的,而且加了平方,它把微小的資料變化反映出來。
算方差加不加權
3樓:匿名使用者
如果僅限在數學及概統領域研究內,沒有什麼是一定不可以加權的,我們有加權平均數,當然也可以構造加權方差,但是這要看具體情況及需要。
如果你是要關於不同變數加權,那是可以的。例如有語數英三科,語、英滿分100,數學滿分150,在統計學上稱它們的「量綱」不同。我們可以看出在這幾科的其它隨機因素相同的情況下,算方差時數學的影響將會較大。
此時我們可以給數學的方差賦以小一點的權值。例如,相關矩陣是協方差矩陣的一個特殊情況,它消除了協方差陣的不同變數間的量綱的影響。又如,利用馬氏距離定義的樣本協方差陣實際上是樣本相關矩陣,它「自發」地賦予不同變數以不同的權值,使得它們的量綱相同。
有興趣的話你可以查一下相關的資料。
但是,如果關於同一變數的不同樣本之間的方差加權,例如給數學的多次測驗算方差時賦以不同的權值,恐怕就沒有這個必要。因為樣本相當於隨機變數的一次實現,我們應當客觀、公正、平等地看待每一個樣本。統計也是要遵循這種思想的,才能客觀地反映實際。
例如統計學常用的極大似然方差1/nς(xi-x0)^2,樣本方差1/(n-1)σ(xi-x0)^2,都給各個樣本以相同的權值。
當然了,如果是數學測驗與數學考試之間的關係就不同了,例如我們算測驗與考試的總評時總是考試佔的權重大的。
馬氏距離的平方算出來是負數?請問是什麼出了問題?
4樓:
僅僅是兩個點的copy話沒有其他bai的相關資訊的話,常見的距離只有 歐氏距
du離zhi,棋盤距離和街道距離這三種dao.
但是比如你 p1 和p2僅僅是兩個點的話沒有其他的相關資訊的話,常見的距離只有 歐氏距離,棋盤距離和街道距離這三種.
但是比如你 p1 和p2
5樓:冰星
我也遇到了這個問題,請問解決了嗎?
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