Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

实验:FPGA计算3行同列数据之和 实验要求:PC机通过串口发送3行数据(一行有56个数据,3行共有56*3=168个数据)给FPGA,FPGA计算3行同一列数据的和,并将结果通过串口返回给上位机. 实现方法:使用两个FIFO IP Core,将串口接收到的数据进行缓存,当第一个FIFO1的数据存满后,将FIFO1的数据读出来给FIFO2,当FIFO2的数据存满时,当前两个FIFO的数据和串口正在接收的数据就可以看做为三行数据了.我们将3行数据同时读出,进行求和,然后用串口发送到上位机,这里要注

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>

一个工作簿可以装下255张,那么每张工作表可以装下多少行多少列数据呢? 1.任意打开或新建一个Excel文档. 2.在文档中,找到其左上角的"文件"按钮,点击选择"选项"在弹出的"Excel选项"的窗口中,找到"公式"一"R1C1引用样式"前打"√",并确认. 3.接着我们把鼠标光标放在A1单元格上,并使用按键"Ctrl+↓",我们就能看到会自动跳转到最后一行,也就是

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,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,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Σ的

讲解教授:赵辉 (FROM : UESTC) 课程:<模式识别> 整理:PO主 基础知识: 假设空间中两点x,y,定义: 欧几里得距离, Mahalanobis距离, 不难发现,如果去掉马氏距离中的协方差矩阵,就退化为欧氏距离.那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义. 第一个例子 从下往上的一段50米长的坡道路,下面定一个A点,上面定B一个点.假设有两种情况从A到B: a)坐手扶电梯上去. b)从手扶电梯旁边的楼梯爬上去. 两种情况下我们分别会产生两种不同的主观感受,坐电梯轻松愉快,

前几天接的一个小项目,基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测,已经交接完毕,现在把代码公开. 基于欧式距离的: load data1.txt %导入数据,行为样本,列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m dist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2); end [a,b]=sort(dist);%对欧氏距离进行排序 T=ceil(m*0.02)%设置阀值   Threshold=a(m-T);%定为阀值

关于度量学习,之前没有看太多相关的文献.不过南京的周老师的一篇NIPS,确实把这个问题剖析得比较清楚. Mahalanobis距离一般表示为d=(x-y)TM(x-y),其中x和y是空间中两个样本点,M就是要学出的度量. 这里的度量的在马氏距离公式的意义是,在先验概率不等的情况下,用M作为协方差参数,表示样本点在空间中疏密程度.固然马氏距离也有缺点,将样品不同属性间差别视为等同量的差别,这样就放大了微小差别变量的影响权重:但是马氏距离确乎是搞清楚之后能继续深入学习度量学习的一个重要概念. htt

马氏距离有多重定义: 1)可以表示 某一个样本与DataSet的距离. 2)可以表示两个DataSet之间的距离. 1) The Mahalanobis distance of an observation {\displaystyle {\vec {x}}=(x_{1},x_{2},x_{3},\dots ,x_{N})^{T}} from a set of observations with mean {\displaystyle {\vec {\mu }}=(\mu _{1},\mu _{

对于之前从事.net或者java开发人员,习惯了从后台获取网格数据(多行多列DataTable),但转行从事android开发,难免会不习惯 Android调用Webservice时,如果返回值是一个boolean或者string值时可以通过下面方式接收返回值: SoapObject soapObject = (SoapObject) envelope.getResponse(); Re = soapObject.getProperty("twgp") 如果接收是一行值时也可以通过上面

一个文件,两列,多行. 第一列是字母,第二列是数字,同列数据之间通过空格分割. 统计首列字母相同的第二列之和. 样例输入: A 5 B 6 OO 7 A 6 A 2 OO 2 输出: A:13 B:6 OO:9 面试官要求30分钟内实现,python,C++实现. 夸下5分钟写完一种语言海口的我花了18分钟睡觉……(晕) 然后开始整理思路,一开始写了很久vector+查找算法的(因为考虑map插入会导致覆盖),写了半天发现……太复杂了,而且查找算法确实应用的不熟练.后来转变一下思路map可以取出

Pivot Table Using MySQL - A Complete Guide | WebDevZoomhttp://webdevzoom.com/pivot-table-using-mysql/ Cross-Tabulation (Pivot Tables) with MySQL - CodeProjecthttps://www.codeproject.com/articles/363339/cross-tabulation-pivot-tables-with-mysql Pivot T

原因 最近,在优化之前公司帮联想(外包)做的一个老的后台管理系统,由于项目是基于easy UI框架,页面是后台用jsp实现的,再加上在公司推行前后端分离的实践,大部分项目都基于vue采用前后端分离去实现.所以当后台哥们儿告诉我,某个用datagrid渲染的表格,加载时间长达30多秒,让我去优化的时候,我的内心是崩溃的,但是我是没法拒绝的,谁让我们搞前端的呢! 过程 说干就干,从svn上更新下代码,便开始搞起.页面渲染过慢总体分两种原因,后端接口传输速率慢和前端页面渲染慢,当然先从接口下手,取到后

转自:http://www.maomao365.com/?p=5471 摘要: 下文主要讲述动态行列转换语句,列名会根据行数据的不同, 动态的发生变化 ---------------------------------------------------- 实现思路: 主要将待生成的动态列名,采用脚本拼接起来,然后采用pivot函数 运行,得到相应的结果 本脚本运行环境: sql server 2008 /*生成源数据表*/ create table #t (compname ), cheXi

--方法一  匿名块中直接 dbms_output输出declare  v_sql    varchar2(200);  v_cursor sys_refcursor;  type v_type is record(    n1 varchar2(30));  v_rows v_type;begin  v_sql := ' select substr(tax_organ_name,1,2)   from sk_tax_organ  n where n.up_tax_organ=''cde5a0d

这里行转列的基本思想就是使用max,因为其他列下面都是NULL,所以可以Max最后就只能得到有值的这行 普通的查询: SELECT icd , case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ )) = then SLIDE_QTY END as SLIDE_QTY1, case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ

 一   .列转行 创建所需的数据 CREATE TABLE [StudentScores]( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(30), --科目 [Score] FLOAT, --成绩) INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '语文', 50INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '数学', 90INSERT INTO [StudentSc