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- Por qué la distancia de Mahalanobis es mejor que la distancia euclidiana?
- ¿Cuál es la diferencia entre la distancia euclidiana y la distancia de Mahalanobis??
- Es un equivalente multivariado del euclidiano?
- ¿Por qué usaríamos la distancia de Mahalanobis??
Por qué la distancia de Mahalanobis es mejor que la distancia euclidiana?
Mahalanobis y la distancia euclidiana
Pero, MD usa una matriz de covarianza a diferencia de Euclidean. Debido a eso, MD funciona bien cuando dos o más variables están altamente correlacionadas e incluso si sus escalas no son las mismas . Pero, cuando dos o más variables no están en la misma escala, los resultados de la distancia euclidiana podrían dirigir mal.
¿Cuál es la diferencia entre la distancia euclidiana y la distancia de Mahalanobis??
La distancia de Mahalanobis es la distancia euclidiana escala cuando la matriz de covarianza es diagonal. En PCA, la matriz de covarianza entre los componentes es diagonal. La distancia euclidiana escala es la distancia euclidiana donde las variables fueron escaladas por sus desviaciones estándar.
Es un equivalente multivariado del euclidiano?
La distancia de Mahalonobis es la distancia entre un punto y una distribución (a diferencia de la distancia entre dos puntos), lo que lo convierte en el equivalente multivariado de la distancia euclidiana.
¿Por qué usaríamos la distancia de Mahalanobis??
La distancia de Mahalanobis es una de las medidas más comunes en quimiometría, o de hecho estadísticas multivariadas. Se puede usar para determinar si una muestra es un caso atípico, si un proceso tiene el control o si una muestra es un miembro de un grupo o no.
