入力特徴ベクトル Y (1x14) からマトリックス X (18x14) のすべての特徴ベクトルまでのマハラノビス距離を計算したいと思います。X の 6 つのベクトルはそれぞれ 1 つのクラスを表します (つまり、3 つのクラスがあります)。次に、マハラノビス距離に基づいて、入力に最も近いベクトルを選択し、それを 3 つのクラスのいずれかに分類します。

私の問題は、次のコードを使用すると、値が 1 つしか得られないことです。入力YとXのすべてのベクトルの間のマハラノビス距離を取得するにはどうすればよいですか。したがって、最後に18個の値があり、最小のものを選択します。どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました。

注: マハラノビス距離は、点 P と分布 D の間の距離の尺度であることは知っていますが、これを私の状況にどのように適用できるかはわかりません。

また、行列 X を 3 に分離しようとしました。したがって、それぞれが 1 つのクラスの特徴ベクトルを表します。これはコードですが、正しく機能せず、3 つの距離があり、いくつかは負の値です!

最後に、mahalMatlab が提供する関数を使用すると、次のエラーが発生しました。結果が不正確になる場合があります。

次のようなデータフレームがあります。

プロジェクト タイプ 0 とプロジェクト タイプ 1 の間のマハラノビス距離を次のように描画します。

したがって、出力は次のようになります。

Q1: データフレーム z から上記のグラフに周期の軸を追加して、グラフを 3D 形状にする方法を教えてください。

Q2 青い点からマハラノビス空間の重心に線を追加しますか? そして期間1～5の青い点からそれぞれ別の色で線を追加します。

私は plot_ly を使用して 3D にしましたが、それでも楕円を描くことができませんでした。

私が得たグラフは次 のとおりです 。楕円については、次のコードを書きましたが、何も表示されません。

3 つの変数の 167 個の観測値のデータ セットがあります。堅牢なマハラノビス距離を使用して、多変量の外れ値を評価して削除しようとしています。これを行うために、パッケージのMoutlier関数をいじっています。chemometrics

私はRにかなり慣れていないので、いくつか質問があります：

これが私のコードです：

1) 誰かが以前にこのコードを使用したことがありますか?私はこれを正しく行いましたか?

2) この関数を実行する前にデータを標準化する必要がありますか?それとも問題ではありませんか?

3)which関数を使用した後の結果は次のとおりです。

これは、これらの数値が観測番号 13、28、29 などに対応することを意味しますか?
では、これらは 3 つの変数すべてについて、削除したい外れ値でしょうか?

どなたかお力添えいただける方、よろしくお願いいたします。...

100 人の被験者のサンプルが 2 つの性格テストに回答しました。これらのテストは言葉遣いが少し異なりますが、一般的には同じです。つまり、どちらも同じ 4 つの態度を測定します。したがって、このような 2 つのマトリックスがあり、被験者ごとに 4 つのスコアがあります。

2 つのテストのプロファイルの類似性、つまり各個人の 4 つのスコアの 2 つのセットの類似性を評価したいと思います。マハラノビス距離が必要な尺度であると感じ、いくつかのパッケージ (HDMD、StatMatch) をチェックしましたが、適切な関数が見つかりませんでした。

pythonでnumpyを使ってMahalanobisの距離でk-NN​​を実装しようとしています。ただし、ブロードキャストを使用すると、以下のコードの動作が非常に遅くなります。numpy の速度を向上させる方法や、これをより適切に実装する方法を教えてください。