mahalanobis

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我正在从Michael Faraway的线性模型（其中R（第11章，第160页））开始PCA部分的工作。 PCA分析对异常值敏感，Mahalanobis距离有助于我们识别它们。作者通过绘制马哈拉诺比斯距离和卡方分布的分位数来检查异常值。 if require(faraway)==F install.packages("faraway"); require(faraway) data(fat,

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矩阵（mxn）的马氏距离m << n

我有一个12x202矩阵（12个实例有202个特征）。我想计算每个12个实例之间的马氏距离，但似乎列数不能比实例数（行数）大很多。（我不得不使用没有问题的计算12x11矩阵但超过11个特征的距离会导致错误的MATLAB要么linkage(X,'ward','mahalanobis');或mahal(X,X);或pdist2(X,X,'mahalanobis');）

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每对观测值的马氏距离

我想要计算每个观测值之间的数据集dat之间的Mahalanobis距离，其中每一行是一个观测值，每一列都是一个变量。这样的距离定义为：我写的，做它的功能，但我觉得它是缓慢的。有没有更好的方法来计算R？生成一些数据测试功能： generateData <- function(nObs, nVar){ library(MASS) mvrnorm(n=nObs, rep(0,nV

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在R中指定贝叶斯决策理论中的特征向量时绘制Mahalanobis距离曲线

我正在研究模式识别和统计。我喜欢在R中使用直接函数而不是明确编写代码。我的问题是，在三级2维问题，我对每一类的特征向量通常与协方差矩阵分布 s <- matrix(c(1.2,0.4,0.4,8),nrow=2) 和平均为每个类向量 m1 <- t(c(0.1, 0.1));m2 <- t(c(2.1, 1.9));m3 <- t(c(-1.5, 2.0)) 假设类同样可能，我想分类特征向量

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是否存在与R中的mahalanobis（）函数相当的Python？如果不是，我该如何执行它？

我在R中计算了Iris数据集上的mahalanobis距离并返回了一个数值向量，其中包含150个值，数据集中的每个观察值都有一个值。 x=read.csv("Iris Data.csv") mean<-colMeans(x) Sx<-cov(x) D2<-mahalanobis(x,mean,Sx) 我尝试使用“scipy.spatial.distance.mahalanobis（U，V

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如何在MATLAB中创建Mahalanobis距离矩阵？

我有一个数据集，每个样本和25个变量有5个重复。我想使用这些参数在所有样本之间制作一个马哈拉诺比斯距离矩阵。我使用了“mahal”函数，但是这给出了每个重复的所有距离的向量。如何制作样本间距（38 * 38）而不是矢量（1 * 190）之间的距离矩阵？

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如何在平庸的笔记本电脑上成功运行带中等大小数据集的ML算法？

我有一个8 GB的RAM和英特尔酷睿I5处理器的联想IdeaPad笔记本电脑。我每100个维度有60k个数据点。我想做KNN，为此我运行LMNN算法来查找Mahalanobis度量标准。问题是在我的Ubuntu上运行一个空白屏幕2小时后出现。我没有得到什么问题！我的记忆变满了还是别的什么？那么有什么方法可以优化我的代码？我的数据集：data 我LMNN实现： import numpy as