稳健距离和马氏距离的散点图的包

weixin_54384068 2021-04-13 09:34:26

请问稳健距离和马氏距离的散点图中的参考线是基于什么算出来的呀？而且有没有现成的python或者r包来画这个d-d图。（我觉得我自己加上的参考线是没有依据的）

...全文

216 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

zara 2021-04-13

打赏
举报

回复

python 啊，不是有 python专门的版块么，去那里看看吧

Detect-the-common-of-images-master源码.zip

用R 进行数据挖掘包括决策树聚类文本文件等等

马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。对于一个均值为，协方差矩阵为Σ的多变量矢量，其马氏距离为马氏距

原文地址：https://my.oschina.net/dfsj66011/blog/793392 例如，假设你有一个关于身高和体重的数据框数据： import pandas as pd import numpy as np from numpy import float64 Height_cm = np.array([164, 167, 168, 169, 169, 170, 170,

在统计分析和数据挖掘中，异常值可能会对模型的准确性和可靠性产生负面影响，因此检测和处理异常值是一个重要的任务。R语言提供了mvoutlier包，其中的aq.plot函数可以用于多变量异常值的检验和可视化。综上所述，使用mvoutlier包中的aq.plot函数可以对多变量数据集进行异常值检验。通过检查输出结果和可视化散点图，我们可以识别和处理异常值，从而提高统计分析和数据挖掘的准确性和可靠性。除了输出结果，aq.plot函数还会生成一个散点图，用于可视化数据点和异常值。，其中包含6个数据点和3个变量。

21,499

社区成员

41,617

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章