c语言 马氏距离

c语言马氏距离
马氏距离是一种用于度量两个样本之间的相似性或差异性的方法。

在C语言中，可以通过以下步骤计算马氏距离：
1. 将两个样本的特征向量存储在两个数组中。

假设数组A和B 分别存储两个样本的特征向量。

2. 计算两个样本的协方差矩阵。

可以使用C语言中的矩阵运算库，如GNU Scientific Library (GSL)来计算协方差矩阵。

3. 计算协方差矩阵的逆矩阵。

可以使用矩阵运算库来计算逆矩阵。

4. 计算特征向量之间的差异。

可以使用C语言中的向量运算库，如GSL，来计算特征向量之间的差异。

5. 计算马氏距离。

根据马氏距离的定义，可以使用以下公式计算马氏距离：
d(A,B) = sqrt((A-B) * inv(covariance) * (A-B)^T) 其中，A-B表示两个特征向量的差异，inv(covariance)表示协方差矩阵的逆矩阵，(A-B)^T表示A-B的转置矩阵。

sqrt表示开平方根。

通过以上步骤，就可以在C语言中计算马氏距离了。

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