mahalanobis_distances_squared[i] <- -crossprod(diff_vector , cov_inv) 错误: 非整合参数
时间: 2024-10-12 17:15:41 浏览: 2
这个错误表明在R中,当你尝试使用`crossprod()`函数时,它接收到的参数不是可以合并成一个有效的向量或者矩阵的形式。在你的代码里,`diff_vector`和`cov_inv`可能是期望的输入,但是它们没有正确地组合在一起。
`crossprod()`需要的是两个向量或两个矩阵才能计算其点积(对于向量)或矩阵乘积(对于矩阵)。在这里,看起来`diff_vector`是一个向量,而`cov_inv`可能是协方差矩阵的逆,它也应该是一个矩阵。如果`cov_inv`不是一个合适的矩阵,或者你在操作上犯了错误导致它不再是矩阵形式,就会出现非整合参数的错误。
正确的做法应该是确保`cov_inv`是一个与`diff_vector`维度相匹配的矩阵,然后才进行点积运算。例如,如果你想要计算每个数据点到均值的马氏距离平方,你应该像这样:
```r
mahalanobis_distances_squared[i] <- -crossprod(diff_vector, t(cov_inv) %*% diff_vector)
```
这里`t(cov_inv)`是对`cov_inv`转置,以便它可以与`diff_vector`相乘得到一个合理的矩形矩阵。
相关问题
distance_discrimination <- function(train_data, train_group, new_data) { n_train <- nrow(train_data) n_features <- ncol(train_data) group_levels <- unique(train_group) n_groups <- length(group_levels) means <- matrix(0, n_groups, n_features) # 计算各组的均值 for (i in 1:n_groups) { means[i,] <- colMeans(train_data[train_group == group_levels[i],]) } # 计算各组的协方差矩阵 covs <- list() for (i in 1:n_groups) { covs[[i]] <- cov(train_data[train_group == group_levels[i],]) } # 计算马氏距离 distances <- matrix(0, nrow(new_data), n_groups) for (i in 1:n_groups) { distances[,i] <- mahalanobis(new_data, means[i,], covs[[i]]) } # 返回分类结果 group_levels[apply(distances, 1, which.min)] } #数据两组数据,两个属性x,y,标签为"A","B" x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5) y1 <- c(1, 2, 1, 2, 1) x2 <- c(10, 11, 12, 13, 14) y2 <- c(10, 9, 10, 9, 10) train_data <- rbind(cbind(x1, y1), cbind(x2, y2)) train_group <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B") new_data <- cbind(c(3, 5, 11, 13), c(1, 1, 9, 10)) # 使用距离判别函数进行分类 distance_discrimination(train_data, train_group, new_data)解释一下代码
这段代码实现了一个基于马氏距离的距离判别函数,用于对新数据进行分类。具体实现过程如下:
1. 读入训练数据 train_data,训练数据标签 train_group,以及新数据 new_data。
2. 计算训练数据中每个标签组的均值和协方差矩阵。
3. 对于新数据 new_data,分别计算其到每个标签组的马氏距离。
4. 返回距离最小的标签组作为分类结果。
其中,计算马氏距离需要用到每个标签组的均值和协方差矩阵,这些信息可以通过训练数据 train_data 和 train_group 计算得到。距离判别函数的核心就是计算马氏距离,这个距离考虑了各个属性之间的相关性,因此比欧式距离更具有区分性。
在这个例子中,训练数据中有两个标签组,分别为"A"和"B",每个标签组有两个属性 "x" 和 "y"。新数据包含了四个样本,分别为 (3, 1), (5, 1), (11, 9), (13, 10),程序运行后将会输出对应的分类结果。
#计算Mahalanobis距离 def i_maha_dist(x, y):
Mahalanobis距离是一种考虑特征之间相关性的距离度量方法,它可以用来衡量两个向量之间的距离。Mahalanobis距离可以通过以下公式计算:
d(x,y) = sqrt((x-y)^T S^(-1) (x-y))
其中,x和y是两个向量,S是它们协方差矩阵的估计值,^(T)表示转置,^(−1)表示逆矩阵。
以下是计算Mahalanobis距离的Python函数实现:
```python
import numpy as np
def i_maha_dist(x, y):
"""
计算Mahalanobis距离
:param x: 向量x
:param y: 向量y
:return: Mahalanobis距离
"""
if len(x) != len(y):
return -1
S = np.cov([x, y])
S_inv = np.linalg.inv(S)
delta = np.array(x) - np.array(y)
return np.sqrt(np.dot(np.dot(delta, S_inv), delta.T))
```
这个函数接受两个向量x和y作为输入,并返回它们之间的Mahalanobis距离。如果两个向量长度不相等,则返回-1。该函数使用了NumPy库来计算协方差矩阵和逆矩阵,因此需要先安装NumPy库。