热线电话：13121318867

登录
首页精彩阅读 K近算法之巴氏距离
K近算法之巴氏距离
2014-11-30
收藏

 K近算法之巴氏距离

  • 巴氏距离（Bhattacharyya Distance），在统计中，Bhattacharyya距离测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的Bhattacharyya系数密切相关。Bhattacharyya距离和Bhattacharyya系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，Bhattacharyya系数可以被用来确定两个样本被认为相对接近的，它是用来测量中的类分类的可分离性。
（1）巴氏距离的定义
对于离散概率分布 p和q在同一域 X，它被定义为：
其中：
是Bhattacharyya系数。
对于连续概率分布，Bhattacharyya系数被定义为：
在这两种情况下，巴氏距离并没有服从三角不等式.（值得一提的是，Hellinger距离不服从三角不等式）。 
对于多变量的高斯分布 ，
，

和是手段和协方差的分布。
需要注意的是，在这种情况下，第一项中的Bhattacharyya距离与马氏距离有关联。 
（2）Bhattacharyya系数
Bhattacharyya系数是两个统计样本之间的重叠量的近似测量，可以被用于确定被考虑的两个样本的相对接近。
计算Bhattacharyya系数涉及集成的基本形式的两个样本的重叠的时间间隔的值的两个样本被分裂成一个选定的分区数，并且在每个分区中的每个样品的成员的数量，在下面的公式中使用
考虑样品a 和 b ，n是的分区数，并且，被一个 和 b i的日分区中的样本数量的成员。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇随机森林 vs XGBoost vs 决策树：算法选择中的
下一篇图论在大数据分析中的作用！
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询