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Python 马氏距离求取函数 Python 马氏距离求取函数详解

苏苏与阿言 人气:0
想了解Python 马氏距离求取函数详解的相关内容吗,苏苏与阿言在本文为您仔细讲解Python 马氏距离求取函数的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,马氏距离,Python取函数,下面大家一起来学习吧。

马氏距离区别于欧式距离,如百度知道中所言:

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,表示点与一个分布之间的距离。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μ, 协方差矩阵为Σ的多变量向量,其马氏距离为sqrt( (x-μ)'Σ^(-1)(x-μ) )。

因此,对于马氏距离最终的定义式为:

上代码,将马氏距离求取式,封装为Python函数,拷贝即可使用:

from numpy import *
import numpy
def get_mahalanobis(x, i, j):
    xT = x.T  # 求转置
    D = numpy.cov(xT)  # 求协方差矩阵
    invD = numpy.linalg.inv(D)  # 协方差逆矩阵
    assert 0 <= i < x.shape[0], "点 1 索引超出样本范围。"
    assert -1 <= j < x.shape[0], "点 2 索引超出样本范围。"
    x_A = x[i]
    x_B = x.mean(axis=0) if j == -1 else x[j]
    tp = x_A - x_B
    return numpy.sqrt(dot(dot(tp, invD), tp.T))

使用方式如下:

if __name__ == '__main__':
    # 初始化数据点集,或者从其它地方加载
    x = numpy.array([[3, 4], [5, 6], [2, 2], [8, 4]])
    # 求第0个点到均值之间的马氏距离(j为-1时代表均值)
    print(get_mahalanobis(x, 0, -1))
    # 求第0个点到第1个点之间的马氏距离
    print(get_mahalanobis(x, 0, 1))
    # 求第2个点到第3个点之间的马氏距离(索引从0开始算起)
    print(get_mahalanobis(x, 2, 3))

运行结果贴图

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注的更多内容!

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