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Python实现的计算马氏距离算法示例

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

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:

Python实现的计算马氏距离算法示例

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 x
print y
#马氏距离要求样本数要大于维数,否则无法求协方差矩阵
#此处进行转置,表示10个样本,每个样本2维
X=np.vstack([x,y])
print X
XT=X.T
print XT
#方法一:根据公式求解
S=np.cov(X) #两个维度之间协方差矩阵
SI = np.linalg.inv(S) #协方差矩阵的逆矩阵
#马氏距离计算两个样本之间的距离,此处共有4个样本,两两组合,共有6个距离。
n=XT.shape[0]
d1=[]
for i in range(0,n):
for j in range(i+1,n):
delta=XT[i]-XT[j]
d=np.sqrt(np.dot(np.dot(delta,SI),delta.T))
print d
d1.append(d)
if __name__ == '__main__':
# 第一列
x = [3, 5, 2, 8]
# 第二列
y = [4, 6, 2, 4]
mashi_distance(x,y)

运行结果:

Python实现的计算马氏距离算法示例

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。


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