scipy.spatial.distance.

mahalanobis#

scipy.spatial.distance.mahalanobis(u, v, VI)[source]#

计算两个一维数组之间的马氏距离。

一维数组 u 和 v 之间的马氏距离定义为：

\[\sqrt{ (u-v) V^{-1} (u-v)^T }\]

其中 V 是协方差矩阵。请注意，参数 VI 是 V 的逆矩阵。

参数：

u(N,) array_like: 输入数组。
v(N,) array_like: 输入数组。
VIarray_like: 协方差矩阵的逆矩阵。

返回值：

mahalanobisdouble: 向量 u 和 v 之间的马氏距离。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> iv = [[1, 0.5, 0.5], [0.5, 1, 0.5], [0.5, 0.5, 1]]
>>> distance.mahalanobis([1, 0, 0], [0, 1, 0], iv)
1.0
>>> distance.mahalanobis([0, 2, 0], [0, 1, 0], iv)
1.0
>>> distance.mahalanobis([2, 0, 0], [0, 1, 0], iv)
1.7320508075688772