Python怎么实现马氏距离

时间:2018-04-09 10:12:35 来源:互联网 作者: 神秘的大神 字体:

这次给大家带来Python怎么实现马氏距离,Python实现马氏距离算法的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。

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:

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 pision
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:

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