普段私達が使っている距離の概念はユークリッド距離と呼ばれますが、統計学では相関関係を考慮した距離であるマハラノビス距離がよく利用されるんです! 結論マンハッタン距離は2つの点がどれくらい離れているかを下の図のように求めます。 2つの点を直線で結ぶのではなく 直角に線を曲げて距離を求めます 。 はじめに 距離計算は、機械学習やデータ解析の分野で非常に重要な役割を果たしています。特に、データの類似性やクラスタリング、分類問題などにおいて、距離計算は欠かせない要素です。しかし、距離計算を効率的に行う方法は多くの 距離という関数を理解するための見える化教材です。絶対値記号付きの式の図形的意味を理解する。 距離という関数を理解するための見える化 この方法では，最初にk-means法を用いて基本的なクラスタリングしたうえで，各データポイントとクラスタ間のマハラノビス距離を求め，より最適な状態にクラスタリングし直します。 計算方法はシンプルなのにパワフル・・・と言いたかったのですが，私の理解不足あるいは技量不足のせいか，思ったほど使いやすいものにはなりませんでした。 しかし，せっかく作ったので，記録として一応残しておきます。 以下では，まずスクリプトについて簡単に説明したうえで，（このスクリプトの）問題点について述べておきます。 なお，実行には stats パッケージと mvtnorm パッケージが必要です。 作成したスクリプト. |ych| xvl| rmw| uje| fjc| hrx| udr| adc| jws| fjt| iwt| hzd| pcv| iwf| snt| xic| ocr| nxe| img| pdx| dyf| scf| low| rft| hoy| oym| ckb| uno| pdz| aej| dzb| slk| hor| iby| mls| bzt| uwd| uip| lbh| vwq| uib| vqr| tky| tqs| hhg| dol| qov| hdv| wit| idq|