mahalanobis

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我正在從Michael Faraway的線性模型（其中R（第11章，第160頁））開始PCA部分的工作。 PCA分析對異常值敏感，Mahalanobis距離有助於我們識別它們。作者通過繪製馬哈拉諾比斯距離和卡方分佈的分位數來檢查異常值。 if require(faraway)==F install.packages("faraway"); require(faraway) data(fat,

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矩陣（mxn）的馬氏距離m << n

我有一個12x202矩陣（12個實例有202個特徵）。我想計算每個12個實例之間的馬氏距離，但似乎列數不能比實例數（行數）大很多。（我不得不使用沒有問題的計算12x11矩陣但超過11個特徵的距離會導致錯誤的MATLAB要麼linkage(X,'ward','mahalanobis');或mahal(X,X);或pdist2(X,X,'mahalanobis');）

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每對觀測值的馬氏距離

我想要計算每個觀測值之間的數據集dat之間的Mahalanobis距離，其中每一行是一個觀測值，每一列都是一個變量。這樣的距離定義爲：我寫的，做它的功能，但我覺得它是緩慢的。有沒有更好的方法來計算R？生成一些數據測試功能： generateData <- function(nObs, nVar){ library(MASS) mvrnorm(n=nObs, rep(0,nV

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在R中指定貝葉斯決策理論中的特徵向量時繪製Mahalanobis距離曲線

我正在研究模式識別和統計。我喜歡在R中使用直接函數而不是明確編寫代碼。我的問題是，在三級2維問題，我對每一類的特徵向量通常與協方差矩陣分佈 s <- matrix(c(1.2,0.4,0.4,8),nrow=2) 和平均爲每個類向量 m1 <- t(c(0.1, 0.1));m2 <- t(c(2.1, 1.9));m3 <- t(c(-1.5, 2.0)) 假設類同樣可能，我想分類特徵向量

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是否存在與R中的mahalanobis（）函數相當的Python？如果不是，我該如何執行它？

我在R中計算了Iris數據集上的mahalanobis距離並返回了一個數值向量，其中包含150個值，數據集中的每個觀察值都有一個值。 x=read.csv("Iris Data.csv") mean<-colMeans(x) Sx<-cov(x) D2<-mahalanobis(x,mean,Sx) 我嘗試使用「scipy.spatial.distance.mahalanobis（U，V

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如何在MATLAB中創建Mahalanobis距離矩陣？

我有一個數據集，每個樣本和25個變量有5個重複。我想使用這些參數在所有樣本之間製作一個馬哈拉諾比斯距離矩陣。我使用了「mahal」函數，但是這給出了每個重複的所有距離的向量。如何製作樣本間距（38 * 38）而不是矢量（1 * 190）之間的距離矩陣？

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如何在平庸的筆記本電腦上成功運行帶中等大小數據集的ML算法？

我有一個8 GB的RAM和英特爾酷睿I5處理器的聯想IdeaPad筆記本電腦。我每100個維度有60k個數據點。我想做KNN，爲此我運行LMNN算法來查找Mahalanobis度量標準。問題是在我的Ubuntu上運行一個空白屏幕2小時後出現。我沒有得到什麼問題！我的記憶變滿了還是別的什麼？那麼有什麼方法可以優化我的代碼？我的數據集：data 我LMNN實現： import numpy as