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マハラノビス距離について
最近、品質工学などにおいて、品質の評価基準として マハラノビス距離 （もしくはマハラノビス・タグチ・メソッドなどと呼ばれている） をよく耳にします。 これを、複雑な現象のパターン認識に応用するときの、 長所と短所など、できれば詳しい特徴などを交えて 教えていただきたいのですが。 例えばニューラルネットワークと比べて どういった違いがあるのかなど。 知っている方、おられたら、 簡単でもいいのでお願いします。
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noname#1806
回答No.1
「マハラノビスの汎距離」については、以下のURL（メールマガジンですが）が役に立つでしょう。 http://www.techno-con.co.jp/mailmag/tmm-back-number/bn-datamining10.html http://www.techno-con.co.jp/mailmag/tmm-back-number/bn-datamining11.html また「ニューラルネットワーク」との違いについては、「データマイニング」自体を考えてもらわないといけません。こちらをじっくり見て下さい。 http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/csm_flow.html http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/csm_method.html
お礼
ありがとうございました。 参考にさせていただきました。