计算马氏距离

资 源 简 介

计算马氏距离

详 情 说 明

马氏距离是一种用于度量点与点之间距离的统计方法，与欧氏距离不同，它考虑了数据的协方差结构。这使得马氏距离在特征之间存在相关性时更具优势，例如在近红外光谱分析中。

在近红外光谱建模中，常需要优选校正集和预测集以确保模型的稳健性。马氏距离可以帮助评估样本间的相似性，剔除异常样本或分布不均匀的样本，从而提高模型的预测能力。

计算马氏距离的关键步骤包括：首先计算数据的协方差矩阵，然后利用其逆矩阵进行标准化处理。通过比较不同样本间的马氏距离，可以筛选出更具代表性的校正集样本，同时优化预测集的分布。这种方法能够提升模型的泛化能力，减少过拟合风险。