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

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

""" 已知三角形的边长求他的面积和周长 Author:罗万财 Date:2017-3-3 """ import math a=float(input('a=')) b=float(input('b=')) c=float(input('c=')) if a+b>c and a+c>b and b+c>a: d=a+b+c e=(a+b+c)/2 f=math.sqrt(e*(e-a)*(e-b)*(e-c)) print('三

title author date CreateTime categories C# 已知点和向量,求距离的点 lindexi 2019-08-31 16:55:58 +0800 2018-05-08 14:54:30 +0800 C# 已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B . 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B. 首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑

描述 在数据结构中,遍历是二叉树最重要的操作之一.所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问. 这里给出三种遍历算法. 1．中序遍历的递归算法定义:    若二叉树非空,则依次执行如下操作:         (1)遍历左子树:         (2)访问根结点:         (3)遍历右子树.2．前序遍历的递归算法定义:   若二叉树非空,则依次执行如下操作:         (1) 访问根结点:         (2) 遍历左子树:    

//已知三角形三边长求面积 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a,b,c,p,s; int x=0; while(1) { printf("请输入三角形边长给a"); scanf("%f",&a); if(a==9999.000000) { printf("程序运行结束"); break; } printf("请输入三角形边长给

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(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

(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

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,

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 _{

7月17日是Mr.W的生日,ACM-THU为此要制作一个体积为Nπ的M层生日蛋糕,每层都是一个圆柱体.  设从下往上数第i(1 <= i <= M)层蛋糕是半径为Ri, 高度为Hi的圆柱.当i < M时,要求Ri > Ri+1且Hi > Hi+1.  由于要在蛋糕上抹奶油,为尽可能节约经费,我们希望蛋糕外表面(最下一层的下底面除外)的面积Q最小.  令Q = Sπ  请编程对给出的N和M,找出蛋糕的制作方案(适当的Ri和Hi的值),使S最小.  (除Q外,以上所有数据皆为正整

已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B . 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B. 首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑色向量 那么 B 的计算可以转换为求 B 的向量 这时的 B 向量可以使用下面的公式 因为 B 的坐标和 B 向量是相同,所以 B 的坐标就是 B=(Ax,Ay)+(L⋅Vx′,L⋅Vy′)=(Ax+L⋅Vx′,Ay+L⋅Vy′) B=(

问题描述:产生40个数,范围是363-429之间,平均值为402 思路: 1 产生一个随机数 2 使用平均数减去随机数求出第二个数,生成20组 3 将排序打乱 # -*- coding: cp936 -*- import random import string ###################产生随机整数################### ###################第一个数随机产生,第二个使用平均数求出################### #count 数字的个数 #a

题目: 题目名称:美国血统 American Heritage 题目来源:美国血统 American Heritage ## 题目描述 农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统.然而他不是一个真正优秀的记帐员.他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树,并且把二叉树以更线性的"树的中序遍历"和"树的前序遍历"的符号加以记录而 不是用图形的方法. 你的任务是在被给予奶牛家谱的"树中序遍历"和"树前序遍历"的符号后,创建奶牛家谱的"

[题目链接]:http://poj.org/problem?id=1981 [题意] 给你n个点(n<=300); 然后给你一个半径R: 让你在平面上找一个半径为R的圆; 这里R=1 使得这个圆覆盖的点的数目最多; [题解] 最少会有一个点; 考虑两个点的情况; 枚举任意两个点在圆上; 考虑最极端的情况; 就是这两个点都在圆的边上;(这样圆心就尽可能地远离它们俩了,以求让这个圆覆盖更多的点); 然后求出这个时候这时的圆心的坐标; 然后看看其他的在这个圆内的点的数目就好; 圆心的话只要求一边的圆心

二叉树的遍历 Time Limit: 1000 MS Memory Limit: 32768 K Total Submit: 60(34 users) Total Accepted: 34(30 users) Rating: Special Judge: No Description 给出一棵二叉树的中序和前序遍历,输出它的后序遍历. Input 本题有多组数据,输入处理到文件结束. 每组数据的第一行包括一个整数n,表示这棵二叉树一共有n个节点. 接下来的一行每行包括n个整数,表示这棵树的中序遍

在看组合数学,看到逆序列这个概念.于是YY了一道题:已知逆序列,求出原序列. 例子: 元素个数 n = 8 逆序列 a={5,3,4,0,2,1,1,0} 则有原序列 p={4,8,6,2,5,1,3,7} 思路蛮简单的,但是复杂度是O(2*N*lgN)的,不知道有没有O(N)的算法. bit维护点[1,i]的所有空位置,则可以知道这个数列是单调递增的. 每一次去找满足i的逆序列ai+1的最左的空位pos(因为考虑不包括当前位置的空位数),然后更新[pos-1,n]所有空位-1(在pos处插入i