问题标签 [mahalanobis]

谁能给出一个关于如何计算马氏距离（MD）的置信区间的工作示例？我正在使用 R，这是我使用的示例数据集。我对计算这两个矩阵之间的 MD 很感兴趣。

在开始置信区间之前，我使用两种方法计算 MD，手动方法和使用函数，但我得到不同的结果。

这是使用函数的方法

如果有人对此有任何见解，将不胜感激:-)

我想计算从一组点到这些点的质心的多元距离。Mahalanobis 距离似乎适合于此。但是，我收到一个错误（见下文）。

谁能告诉我为什么会收到此错误，以及是否有解决方法？

如果您下载坐标数据和相关的环境数据，您可以运行以下代码。

我有一个简单的 matlab 代码来生成一些随机数据，然后使用欧几里德和马氏分类器对随机数据进行分类。我遇到的问题是每个分类器的错误结果总是相同的。他们总是错误地分类相同的向量。但每次数据都不一样。

因此，数据以简单的方式创建，以便轻松检查结果。因为我们有三个类都是等概率的，所以我只为每个类生成 333 个随机值并将它们全部添加X到分类中。因此，结果应该只有[class 1, class 2, class 3]333 个。

我可以告诉分类器工作，因为我可以查看mvnrnd每次创建的数据都是随机的并且错误发生变化。但是在两个分类器之间，错误并没有改变。

谁能告诉我为什么？

和分类器

我想计算物种群之间的马氏距离：

• i) 有两个以上的组（两个以上的物种）。
• ii) 需要考虑多个变量（此类物种的特征）。
• iii）每组有多个观察值（在数据框中，这意味着每个物种有不止一行）。

我试图了解如何在这种情况下在 R 中运行mahalanobis函数。这个问题类似于：

超过2组的R上的马氏距离

但在那里，只使用了一个变量。怎么可能有多个变量呢？

下面有一个例子，我相信它重现了我的实际数据。

_{Sp。= 物种；X1、X2 和 X3 是观测变量。}

在真实的数据集中，有 50 多个物种，并且观察的数量在它们之间变化（从 100 行/物种到 1000 行）。

当我尝试使用以下 python 代码计算马氏距离时，我在结果中得到了一些 Nan 条目。您对为什么会发生这种情况有任何见解吗？我的 data.shape = (181, 1500)

我也试过：

还得到了nans。输入没有损坏，并且可以很好地计算其他距离，例如相关距离。出于某种原因，当我减少功能数量时，我不再获得 Nans。例如，以下示例没有得到任何 Nan：

而其他人则得到Nans：

有什么线索吗？如果输入的某些条件不满足，这是预期的行为吗？

我在 R 中有以下代码，它计算 Iris 数据集上的马氏距离并返回一个具有 150 个值的数值向量，一个用于数据集中的每个观察值。

我尝试使用'scipy.spatial.distance.mahalanobis(u, v, VI)'函数在Python中实现相同的功能，但似乎这个函数只接受一维数组作为参数。

我想在 MATLAB 中找到 2 个图像的 2 个直方图之间的马氏距离。我尝试使用该函数mahal，但输出应该只是一个数字作为距离的度量，同时mahal给出每个相关点之间的距离。如何获得一个值作为衡量标准？

我正在寻找使用Mahalanobis distance to class对栅格进行分类的最有效方法。我的课程已经通过均值和协方差进行了总结。

到目前为止，我正在将我的 6 波段输入堆栈图像转换为数据框，然后我正在使用stats::mahalanobis 我已经尝试过以下解决方案：

• 使用spatial.tools::rasterEngine
• raster::clusterR

是否有用于并行实现马氏距离的图像分类的专用软件包或工具？我有大约 5000 个 8000 x 8000 像素的光栅，因此性能至关重要。欢迎任何想法！

mahalanobis跑步时出现以下错误

这是我的代码。

这是数据

我怎样才能避免这个错误？

也许这是基本的，但我找不到使用mahalanobis距离 in的好例子sklearn。

我什至无法得到这样的指标：

这会引发错误： TypeError: 0-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional.

但是，我什至无法让它接受一个数组：

抛出：

我在这里和这里查看了文档。但是，我看不出它期待什么类型的论点。
有没有使用我可以看到的马氏距离的例子？