马氏bai距离是由印度统计学家马du哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表zhi示数据的协方差dao距离。回它是一种有效的计算答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∑的多变量向量,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∑的随机变量与的差异程度:
Hadoop|
Apache Pig|
Apache Kafka|
Apache Storm|
Impala|
Zookeeper|
SAS|
TensorFlow|
人工智能基础|
Apache Kylin|
Openstack|
Flink|
MapReduce|
大数据|
云计算|
用户登录
还没有账号?立即注册
用户注册
投稿取消
文章分类: |
|
还能输入300字
上传中....