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r - Matching パッケージでマハラノビス距離とのマッチングを行う方法
マッチングパッケージでマッチングを行いたい。もちろん、最初の一致基準である治療変数があります。次に、マハラノビス距離を使用したマッチングで考慮すべき 2 番目の変数 (C) があります。最後の 2 つの変数 (D と E) は正確に一致する必要があります。さらに、一致してはならないいくつかの例外を含むマトリックス (R) があります。
パッケージの説明では、これがマハラノビス距離であると書かれているため、式で「重量 = 2」を使用しました。ただし、この部分をコードに含める場合と含めない場合の違いはありません。
変数 C のマハラノビス距離と変数 D および E の excat マッチングを使用してこのマッチングを行う方法を知っている人はいますか?
また、関数でこの部分 (「重み = 2」) をスキップすると、この関数がどのようなマッチングを使用するかを誰かが知っていますか? 完全一致、遺伝子一致、最近傍一致ですか？または、マッチングで変数 C に使用される距離はどのようなものでしょうか?
ありがとうございました
python - ランダムに生成された値の間のマハラノビス距離を計算するには?
私は現在、マハラノビス距離について学んでいますが、かなり難しいと感じています。アイデアをよりよく理解するために、ランダムな値 (x と y) の 2 つのセットとランダムな点を生成しました。ここで、3 つすべての平均 = 0 と標準偏差 = 1 です。それらの間のマハラノビス距離を計算するにはどうすればよいですか? 以下の私の Python コードを見つけてください。
python - knn crossval グリッド検索 (seuclidean/mahalanobis 距離メトリック) での距離パラメーター (V) の定義
python sklearn を使用して KNN アルゴリズムを使用して k 分割交差検証グリッド検索を実行しようとしています。検索のパラメーターは、近傍数 K と距離メトリックです。私はマハラノビスとセクリディアンを距離メトリックとして含めており、これらには指定する必要があるパラメーター、つまり V または VI (特徴の共分散行列またはこれの逆行列) があることを理解しています。
以下は私のコードです：
(*) 行を実行すると、次のエラーがスローされます。
TypeError: __init__() が予期しないキーワード引数 'V' を取得しました
V の代わりに VI も試しましたが、同じエラーが発生しました。
以下の潜在的な解決策に出くわしましたが、これらは役に立ちません。
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/6915
scikit-learn:グリッド検索の距離メトリックのパラメーターをどのように定義しますか
どんな助けでも大歓迎です！
これは私の最初の質問でもあるので、この点に関してもフィードバックがあれば役に立ちます。