我是靠谱客的博主 负责画板,最近开发中收集的这篇文章主要介绍Mahalanobis距离(马氏距离)Mahalanobis距离(马氏距离),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

Mahalanobis距离(马氏距离)

Mahalanobis距离是多维空间中两点相似性的度量,它本身不是聚类或者分类算法。

Mahalanobis距离与Euclidean距离(欧式距离)类似,不过还需除以空间的协方差矩阵。

如果协方差矩阵是单位矩阵,则Mahalanobis距离退化为Euclidean距离。

 

opencv

计算协方差矩阵函数

CVAPI(void)  cvCalcCovarMatrix( const CvArr** vects, int count,
                                CvArr* cov_mat, CvArr* avg, int flags );

计算逆矩阵函数

CVAPI(double)  cvInvert( const CvArr* src, CvArr* dst,
                         int method CV_DEFAULT(CV_LU));

Mahalanobis距离 = Euclidean距离 * 空间协方差矩阵的逆矩阵

计算Mahalanobis距离时,用cvInvert函数计算逆矩阵时,参数method做好用CV_SVD_SYM。使用该参数虽速度较慢,但可计算更精确的逆矩阵。

计算时间大部分由cvCalcCovarMatrix()消耗,所以稍微多花点时间计算精确的逆矩阵是明智的。

最后

以上就是负责画板为你收集整理的Mahalanobis距离(马氏距离)Mahalanobis距离(马氏距离)的全部内容,希望文章能够帮你解决Mahalanobis距离(马氏距离)Mahalanobis距离(马氏距离)所遇到的程序开发问题。

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