馬氏距離的計算方法主要依賴於兩個參數:樣本的均值向量和協方差矩陣。
馬氏距離的計算公式可以表示為:dM(x, y) = (x - y)T Σ-1(x - y),其中x和y是兩個樣本向量,Σ-1是協方差矩陣的逆矩陣。如果協方差矩陣為單位矩陣,即各維度獨立同分布,馬氏距離就變成了歐氏距離。
在實際套用中,通常會首先計算樣本的均值向量和協方差矩陣,然後套用上述公式計算馬氏距離。
馬氏距離的計算方法主要依賴於兩個參數:樣本的均值向量和協方差矩陣。
馬氏距離的計算公式可以表示為:dM(x, y) = (x - y)T Σ-1(x - y),其中x和y是兩個樣本向量,Σ-1是協方差矩陣的逆矩陣。如果協方差矩陣為單位矩陣,即各維度獨立同分布,馬氏距離就變成了歐氏距離。
在實際套用中,通常會首先計算樣本的均值向量和協方差矩陣,然後套用上述公式計算馬氏距離。