仅使用NumPy计算马哈拉诺比斯距离

时间:2014-12-29 09:23:00

标签: python numpy

我正在寻找NumPy计算两个numpy数组(x和y)之间的Mahalanobis距离的方法。 以下代码可以使用Scipy的cdist函数正确计算相同的代码。由于此函数在我的情况下计算不必要的matix,我想要更直接的方式使用NumPy计算它。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

x = np.array([[[1,2,3,4,5],
               [5,6,7,8,5],
               [5,6,7,8,5]],
              [[11,22,23,24,5],
               [25,26,27,28,5],
               [5,6,7,8,5]]])
i,j,k = x.shape

xx = x.reshape(i,j*k).T


y = np.array([[[31,32,33,34,5],
               [35,36,37,38,5],
               [5,6,7,8,5]],
              [[41,42,43,44,5],
               [45,46,47,48,5],
               [5,6,7,8,5]]])


yy = y.reshape(i,j*k).T

results =  cdist(xx,yy,'mahalanobis')
results = np.diag(results)
print results



[ 2.28765854  2.75165028  2.75165028  2.75165028  0.          2.75165028
  2.75165028  2.75165028  2.75165028  0.          0.          0.          0.
  0.          0.        ]

我的试用版:

VI = np.linalg.inv(np.cov(xx,yy))

print np.sqrt(np.dot(np.dot((xx-yy),VI),(xx-yy).T))

有人能纠正这种方法吗?

以下是它的公式:

http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.mahalanobis.html#scipy.spatial.distance.mahalanobis

2 个答案:

答案 0 :(得分:11)

我认为您的问题在于构建协方差矩阵。尝试:

X = np.vstack([xx,yy])
V = np.cov(X.T)
VI = np.linalg.inv(V)
print np.diag(np.sqrt(np.dot(np.dot((xx-yy),VI),(xx-yy).T)))

输出:

[ 2.28765854  2.75165028  2.75165028  2.75165028  0.          2.75165028
  2.75165028  2.75165028  2.75165028  0.          0.          0.          0.
  0.          0.        ]

要在没有在此隐式创建的中间数组的情况下执行此操作,您可能不得不牺牲Python循环的C循环:

A = np.dot((xx-yy),VI)
B = (xx-yy).T
n = A.shape[0]
D = np.empty(n)
for i in range(n):
    D[i] = np.sqrt(np.sum(A[i] * B[:,i]))

编辑:实际上,使用np.einsum voodoo,您可以移除Python循环并加速它(在我的系统上,从84.3μs到2.9μs):

D = np.sqrt(np.einsum('ij,ji->i', A, B))
编辑:@Warren Weckesser指出,einsum也可以用来取消中间AB数组:

delta = xx - yy
D = np.sqrt(np.einsum('nj,jk,nk->n', delta, VI, delta))

答案 1 :(得分:1)

另一个简单的解决方案,与einsum一样快

e = xx-yy
X = np.vstack([xx,yy])
V = np.cov(X.T) 
p = np.linalg.inv(V)
D = np.sqrt(np.sum(np.dot(e,p) * e, axis = 1))