本文實例講述了Python實現(xiàn)的計算馬氏距離算法。分享給大家供大家參考,具體如下:
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python實現(xiàn)馬氏距離源代碼:
# 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 #馬氏距離要求樣本數(shù)要大于維數(shù),否則無法求協(xié)方差矩陣 #此處進行轉(zhuǎn)置,表示10個樣本,每個樣本2維 X=np.vstack([x,y]) print X XT=X.T print XT #方法一:根據(jù)公式求解 S=np.cov(X) #兩個維度之間協(xié)方差矩陣 SI = np.linalg.inv(S) #協(xié)方差矩陣的逆矩陣 #馬氏距離計算兩個樣本之間的距離,此處共有4個樣本,兩兩組合,共有6個距離。 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)