溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
本文實例講述了Python實現的計算馬氏距離算法。分享給大家供大家參考，具體如下：
我給寫成函數調用了
python實現馬氏距離源代碼：
# 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要大于維數，否則無法求協方差矩陣
#此處進行轉置，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：根據公式求解
S=np.cov(X) #兩個維度之間協方差矩陣
SI = np.linalg.inv(S) #協方差矩陣的逆矩陣
#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)
運行結果：
更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python數學運算技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
