Howtosignalprocessing
- Wann sollten wir Mahalanobis -Distanz verwenden??
- Wie können Sie Abstände zwischen zwei Clustern messen??
- Warum die Entfernung von Mahalanobis besser ist als die euklidische Entfernung?
- Wie wird die Clusteranalyse zum Gruppieren von Variablen verwendet??
Wann sollten wir Mahalanobis -Distanz verwenden??
Die Mahalanobis -Entfernung ist eine der häufigsten Maßnahmen in der Chemometrie oder in der Tat multivariate Statistiken. Es kann verwendet werden, um festzustellen, ob eine Probe ein Ausreißer ist, ob ein Prozess unter Kontrolle ist oder ob eine Probe ein Mitglied einer Gruppe ist oder nicht.
Wie können Sie Abstände zwischen zwei Clustern messen??
Der Abstand zwischen den beiden Clustern ist das Maximum zwischen den beiden Clustern. Offensichtlich sind 8 und –5 am weitesten in Ihrem Szenario. Zum Beispiel d (8,0) = | 8-0 | = nur 8.
Warum die Entfernung von Mahalanobis besser ist als die euklidische Entfernung?
Mahalanobis und euklidische Entfernung
MD verwendet jedoch eine Kovarianzmatrix im Gegensatz zu euklidisch. Aus diesem Grund funktioniert MD gut, wenn zwei oder mehr Variablen stark korreliert sind und selbst wenn ihre Skalen nicht gleich sind . Wenn sich jedoch zwei oder mehr Variablen nicht in derselben Skala befinden, können die Ergebnisse der euklidischen Entfernung falsch ausgelegt werden.
Wie wird die Clusteranalyse zum Gruppieren von Variablen verwendet??
Die Clusteranalyse ist eine Technik, um ähnliche Beobachtungen in eine Reihe von Clustern zu gruppieren, basierend auf den beobachteten Werten mehrerer Variablen für jede Person. Die Clusteranalyse ist im Konzept ähnlich wie bei der Diskriminanzanalyse.
