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- Pourquoi la distance de Mahalanobis est meilleure que la distance euclidienne?
- Quelle est la différence entre la distance euclidienne et la distance de Mahalanobis?
- Est un équivalent multivarié de l'Euclidien?
- Pourquoi utiliserions-nous la distance de Mahalanobis?
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.
Quelle est la différence entre la distance euclidienne et la distance de Mahalanobis?
La distance de Mahalanobis est la distance euclidienne à l'échelle lorsque la matrice de covariance est diagonale. Dans PCA, la matrice de covariance entre les composants est diagonale. La distance euclidienne à l'échelle est la distance euclidienne où les variables ont été mises à l'échelle par leurs écarts-types.
Est un équivalent multivarié de l'Euclidien?
La distance de Mahalonobis est la distance entre un point et une distribution (par opposition à la distance entre deux points), ce qui en fait l'équivalent multivarié de la distance euclidienne.
Pourquoi utiliserions-nous 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.
