X<-examp5.2.3[,c(1:4)] G<-as.factor(examp5.2.3[,5])这两组的
时间: 2024-03-08 08:49:37 浏览: 18
计算平方马氏距离需要满足以下条件:
1. 数据是连续型变量,可以计算方差和协方差矩阵。
2. 数据的各个属性之间是相互独立的。
对于你提供的代码 `X<-examp5.2.3[,c(1:4)] G<-as.factor(examp5.2.3[,5])` 来说,如果examp5.2.3数据框中第五列的数据是分类变量,那么就不能直接计算平方马氏距离。如果第五列的数据是连续型变量,那么可以按照以下步骤计算平方马氏距离:
1. 根据数据计算各个属性的均值和协方差矩阵。
```
mu <- apply(X, 2, mean)
sigma <- cov(X)
```
2. 计算协方差矩阵的逆矩阵和行列式。
```
sigma.inv <- solve(sigma)
sigma.det <- det(sigma)
```
3. 计算每组数据之间的平方马氏距离。
```
dist <- function(x, y) {
delta <- x - y
delta.t <- t(delta)
d <- delta %*% sigma.inv %*% delta.t
sqrt(d * sigma.det)
}
n <- nrow(X)
D <- matrix(0, n, n)
for (i in 1:(n-1)) {
for (j in (i+1):n) {
D[i,j] <- dist(X[i,], X[j,])
D[j,i] <- D[i,j]
}
}
```
最终得到的D矩阵即为各组数据之间的平方马氏距离。其中X是数据矩阵,每行代表一组数据,每列代表一个属性。G是第五列数据转换后的因子。