Howtosignalprocessing
- Kiedy powinniśmy użyć odległości Mahalanobis?
- Jak zmierzyć odległości między dwoma klastrami?
- Dlaczego odległość Mahalanobis jest lepsza niż odległość euklidesowa?
- W jaki sposób analiza klastra jest stosowana do grupowania zmiennych?
Kiedy powinniśmy użyć odległości Mahalanobis?
Odległość Mahalanobis jest jednym z najczęstszych miar chemometrii, a nawet statystyk wielowymiarowych. Można go użyć do ustalenia, czy próbka jest wartością odstającą, czy proces jest pod kontrolą, czy też próbka jest członkiem grupy, czy nie.
Jak zmierzyć odległości między dwoma klastrami?
Odległość między dwoma klastrami jest maksimum między dwoma klastrami. Oczywiście 8 i -5 są najdalej w twoim scenariuszu. Na przykład D (8,0) = | 8-0 | = tylko 8.
Dlaczego odległość Mahalanobis jest lepsza niż odległość euklidesowa?
Mahalanobis i dystans euklidesowy
Ale MD używa macierzy kowariancji w przeciwieństwie do euklidesa. Z tego powodu MD działa dobrze, gdy dwie lub więcej zmiennych jest wysoce skorelowane i nawet jeśli ich skale nie są takie same . Ale gdy dwie lub więcej zmiennych nie jest na tej samej skali, wyniki odległości euklidesowej mogą się wykroczyć.
W jaki sposób analiza klastra jest stosowana do grupowania zmiennych?
Analiza skupień jest techniką grupowania podobnych obserwacji w szereg klastrów opartych na obserwowanych wartościach kilku zmiennych dla każdej osoby. Analiza skupień jest podobna pod względem koncepcji do analizy dyskryminacyjnej.
