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Python實(shí)現(xiàn)的計(jì)算馬氏距離算法示例

 更新時(shí)間:2018年04月03日 10:24:24   作者:開(kāi)心果汁  
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)的計(jì)算馬氏距離算法,簡(jiǎn)單說(shuō)明了馬氏距離算法原理,并結(jié)合實(shí)例形式分析了Python實(shí)現(xiàn)與使用馬氏距離算法的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)的計(jì)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(shù)調(diào)用了

python實(shí)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(wú)法求協(xié)方差矩陣
  #此處進(jìn)行轉(zhuǎn)置,表示10個(gè)樣本,每個(gè)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(gè)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(jì)算兩個(gè)樣本之間的距離,此處共有4個(gè)樣本,兩兩組合,共有6個(gè)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(yùn)行結(jié)果:

更多關(guān)于Python相關(guān)內(nèi)容感興趣的讀者可查看本站專題:《Python數(shù)學(xué)運(yùn)算技巧總結(jié)》、《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Python函數(shù)使用技巧總結(jié)》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進(jìn)階經(jīng)典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總

希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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