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マハラノビス距離 / Mahalanobis Distance とは
個の特徴量を持つ変数 に関して、
2 つのクラス (群) の観測された学習データを以下のように定義したとする.
図
各クラス (群) の学習データに基づく標本平均ベクトル
および標本分散共分散行列 は、以下のようになる.
そして新たにデータ が採られたとき、このデータから
クラス (群) の標本平均ベクトル と
クラス (群) の標本平均ベクトル への距離を以下のように定義する.
観測データの散らばりの程度を標本分散共分散で測り、
このデータの散らばりを考慮に入れた距離は、マハラノビス距離 / Mahalanobis Distance と呼ばれる.
アルゴリズムへの応用
- DeepSORT
参考
はじめてのパターン認識
- 4 確率モデルと識別関数
- 4.2 確率モデル
- 4.2.1 正規分布関数
- 4.2 確率モデル
- 4 確率モデルと識別関数
-
- 2 確率分布
- 2.3 ガウス分布
- 2 確率分布
多変量解析入門
- 6 判別分析
- 6.1 フィッシャーの線形判別
- 6.2 マハラノビス距離に基づく判別法
- 6 判別分析