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基于moore-penrose逆的加权距离函数研究-控制与决策
第27 卷 第11 期 控 制 与 决 策 2012 年 11 月 Vol. 27 No. 11 Control and Decision Nov. 2012 文章编号: 1001-0920 (2012) 11-1706-05 基于Moore-Penrose 逆的加权距离函数研究 黄德才, 陈 欢 (浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023) 摘 要: “距离”是科学研究与工程技术领域中使用非常广泛的一种度量. 在分析各种距离优、缺点的基础上, 根据马 氏距离不受量纲影响, 能描述和处理相关性数据的性能优势, 利用加权Moore-Penrose (WMP) 广义逆定义了WMP 马 氏距离, 并通过奇异值分解及矩阵的谱分解理论构造其数学形式和计算方法. 理论分析和仿真实验表明, 所提出的方 法不仅保持了马氏距离和MP 马氏距离的优点, 而且克服了它们的缺点, 同时又具有更好的独特性能. 关键词: 相关性数据;马氏距离;Moore-Penrose 广义逆;奇异值分解;谱分解 中图分类号: TP18 文献标志码: A Research of weighted distances based on weighted Moore-Penrose pseudoinverse HUANG De-cai, CHEN Huan (College of Computer Science Technology,Zhejiang University of Technology ,Hangzhou 310023 ,China. Correspondent :CHEN Huan,E-mail :godchenhuan@163.com) Abstract: Distance is a widely used measure in engineering and researching field. The advantages and disadvantages of some distances are analyzed in Euclidean space. Because the Mahalanobis distance is influenced by the dimension and it has great performance of dealing with related data, the weighted Moore-Penrose(WMP) Mahalanobis distance is defined according to WMP pseudoinverse, whose formula is given by singular value decomposition(SVD) and spectral decomposition of matrices. The academic analysis and simulation show that it not only overcomes the disadvantages of non-existence in Mahalanobis distance, but has its own special performances. Key words: related data ;Mahalanobis distance ;Moore-Penrose pseudoinverse ;SVD;spectral decomposition 1 引引引 言言言 在各种应用中, 距离的出现形式各不相同, 较常 随着企业或行业的业务数据不断积累, 形成了海 见的距离形式有以下几种.
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