马氏距离数学建模资料

介绍了基于马氏距离的视觉搜索系统。该系统使用 MATLAB 和 MSRCv2 数据集研究了不同的视觉搜索方法，包括颜色直方图、空间颜色、空间纹理以及上述方法的组合。报告中提供了详细的实验结果和分析，该系统在计算机视觉与模式识别模块评估中获得了满分。

马氏距离的计算在机器学习、图像中蛮常见的，它考虑了数据之间的协方差，能够更精准地判断样本的差异。就像在做目标检测时，计算每个像素的马氏距离可以你更好地分类。这个 MATLAB 代码资源就是用来实现 3D 高斯分类和像素目标检测的，挺适合那些对机器人技术、视觉系统有兴趣的同学。你在学习过程中可以通过代码一步步掌握如何图像数据、计算马氏距离、训练高斯模型，实现目标检测。课程里的代码使用起来也不难，能你理解一些深奥的数学概念。 如果你正好需要在项目中用到马氏距离，或者想把它融入到自己的机器人技术中，这个资源会对你有大，建议你去看看。

哈工大的数学建模资料，整理得还挺细的，尤其是关于各种距离定义的部分，适合拿来做聚类、分类那类。你要是平时用 MATLAB 或者 Excel 做模型，这套资料直接上手也没啥门槛，代码也比较直白。 数据里的距离准则说起来不少，像欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度这些，用起来有区别，但不难理解。这里面的资料还给了几个小例子，结合建模赛题讲的，挺实战的。 要是你用 MATLAB 做竞赛项目，可以看看这份MATLAB 数学建模竞赛数据代码库，不少函数都封装好了，比如pdist、linkage这种，直接拿来跑聚类。 做表格的用 Excel 也没落下，Excel 数据功能与数学建模应用里讲了用数据工具库做回归

如果你正在做与图像配准相关的项目，或者需要与相似性度量相关的技术，这个资源绝对值得一看。它基于**马氏距离**，可以你进行相似性度量，是在量纲无关的场景下。**马氏距离**的一个重要特点是它考虑了数据的协方差，因此它在多维数据时相对其他简单度量方法更为准确。像这种度量方法在图像、数据挖掘等领域的应用都挺广泛的。 推荐你也看看这篇文章，它了基于**马氏距离**的视觉搜索系统，结合具体例子可以让你对相似性度量的理解更进一步。如果你对其他的相似性度量方法也有兴趣，可以查阅以下相关文章。毕竟，每个方法都有其应用场景，选择最适合的才是最重要的。 如果你对数据挖掘或图像配准感兴趣，理解这些距离度量方法会你

马氏距离，即广义欧氏距离，用于衡量来自均值向量为μ，协方差为Σ的总体G中的p维样本之间的距离。与欧氏距离不同，马氏距离考虑了观测变量之间的相关性和变异性，适用于具有相关性的数据集。在多元统计分析中，马氏距离被广泛用于测量样本间的相似性。

在本教程中，将使用MatLab对TM图像进行分类，并结合马氏距离法的分析方法。此过程基于提供的训练样本（附有一个ENVI CLASSIC导出的ASCII格式文件）。代码执行过程中，用户会遇到几个对话框提示，分别用于： 手动选择波段图像：系统会要求您打开多个波段的TM图像。 调整输出图像大小：可通过对话框选择最终图像的尺寸，以便更符合项目需求。 完成代码执行后，分类结果将直接显示于MatLab界面，并以系统时间自动命名和保存。 代码注释清晰，便于理解和学习，适合需要在TM图像分类中应用马氏距离法的用户。

在经典的马氏链模型中，第n周的平均销售量为0.857架，略低于每周平均需求量1架的情况引发思考：为何这一数值稍低于需求水平？进一步估算显示，当销售量足够大时，需求不会超过存量，但若需求过高，则会超过当前存量。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

数学建模的建模套路太多？《数学模型》这份复习资料整理得还挺全。讲的是机理和测试的结合，也就是先搞清楚问题背后的逻辑，再通过数据验证，建个靠谱模型。方法也不少，像是直观、数值、数学，看着复杂，其实都挺常用，是在比赛或者做项目时用得上。 机理的套路比较像工程师思维，先琢磨透问题的“黑箱”，靠实际数据来推模型结构，蛮贴近实际操作的。有点像你先猜发动机怎么运转，再看仪表盘的数据来验证。 测试就更数据导向了，比如用回归、差分法之类去做拟合。别觉得麻烦，像是 MATLAB 和 Python 都能搞，配合工具用起来还挺高效。 顺手放几个参考链接，都是不错的建模案例和算法实现教程： MATLAB 数学建模：