Howtosignalprocessing
- Quand devrions-nous utiliser la distance de Mahalanobis?
- Comment pouvez-vous mesurer les distances entre deux clusters?
- Pourquoi la distance de Mahalanobis est meilleure que la distance euclidienne?
- Comment l'analyse des cluster est-elle utilisée pour regrouper les variables?
Quand devrions-nous utiliser la distance de Mahalanobis?
La distance de Mahalanobis est l'une des mesures les plus courantes de la chimiométrie, ou même des statistiques multivariées. Il peut être utilisé pour déterminer si un échantillon est une valeur aberrante, si un processus est en contrôle ou si un échantillon est membre d'un groupe ou non.
Comment pouvez-vous mesurer les distances entre deux clusters?
La distance entre les deux clusters est le maximum entre les deux clusters. De toute évidence, 8 et −5 sont les plus éloignés de votre scénario. Par exemple, D (8,0) = | 8-0 | = seulement 8.
Pourquoi la distance de Mahalanobis est meilleure que la distance euclidienne?
Mahalanobis et distance euclidienne
Mais, MD utilise une matrice de covariance contrairement à l'Euclidien. Pour cette raison, MD fonctionne bien lorsque deux variables ou plus sont fortement corrélées et même si leurs échelles ne sont pas les mêmes . Mais, lorsque deux variables ou plus ne sont pas à la même échelle, les résultats de la distance euclidienne peuvent mal orienter.
Comment l'analyse des cluster est-elle utilisée pour regrouper les variables?
L'analyse en grappes est une technique pour regrouper des observations similaires dans un certain nombre de grappes basées sur les valeurs observées de plusieurs variables pour chaque individu. L'analyse en grappes est similaire dans le concept à l'analyse discriminante.
