呆板进修中的相似性怀抱！
发布时间：2021-01-10 09:42:40 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：在做分类时经常必要估算差异样本之间的相似性怀抱(Similarity Measurement)，这时凡是回收的要领就是计较样本间的“间隔”(Distance)。回收什么样的要领计较间隔是很考究，乃至相关到分类的正确与否。 本文的目标就是对常用的相似性怀抱作一个总结。 本文目
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?????? 若协方差矩阵是单元矩阵（各个样本向量之间独立同漫衍）,则公式就成了：
?????? 也就是欧氏间隔了。 若协方差矩阵是对角矩阵，公式酿成了尺度化欧氏间隔。 (2)马氏间隔的优弱点：量纲无关，解除变量之间的相干性的滋扰。 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
