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1、闵可夫斯基距离多元统计分析主要内容一、闵可夫斯基距离 1.曼哈顿距离 2.欧氏距离 3.切比雪夫距离 4.各种距离的优缺点二、曼哈顿距离和切比雪夫距离的关系三、闵可夫斯基距离的SPSS实现2其中：一、Minkowski距离闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)又闵氏距离，是一组距离的定义，其计算公式为：根据q取值的不同，闵氏距离可分为曼哈顿距离、欧式距离和切比雪夫距离等。当q=1时的一阶Minkowski距离称为绝对值 距离，又叫做曼哈顿距离（ManhattanDistance）：曼哈顿距离标明两个点在标准坐标系上的绝对轴 距总和1.曼哈顿距离指标1指标2样品112样品22312
2、3231.曼哈顿距离例：当q=2时，二阶Minkowski距离称为欧几里得距离或欧式距离（Euclideandistance）：欧式距离是坐标系内两点的直线距离2.欧氏距离123232.欧氏距离指标1指标2样品112样品223例：其中：3.切比雪夫距离4.各种距离的优缺点曼哈顿距离和切比雪夫距离常用于机器学习。欧氏距离常用于多元统计分析。计算闵式距离时常对数据进行标准化或中心化。闵式距离没有考虑变量间的相关关系。91.将与原点的曼哈顿距离为1的所有点画在笛卡尔坐标系中，构成一个正方形ABCD。如下图所示，蓝线构成的正方形上，所有点距离原点（0,0）的曼哈顿距离均为1。二、曼哈顿距离和切比雪夫距
3、离的关系曼哈顿距离2.同样将与原点的切比雪夫距离为1的所有点画在笛卡尔坐标系中，构成一个正方形ABCD。如下图所示，绿线构成的正方形上，所有点距离原点（0,0）的切比雪夫距离均为1。二、曼哈顿距离和切比雪夫距离的关系切比雪夫距离旋转45度（1）切比雪夫距离，向右旋转45度二、曼哈顿距离和切比雪夫距离的关系3.将切比雪夫距离构成的正方形ABCD旋转45度，如下图。多元分析中，以距离为基础的统计方法常通过坐标旋转的方式，以达到转换或简化数据的目的。（3）变换后的切比雪夫距离二、曼哈顿距离和切比雪夫距离的关系变换后的切比雪夫距离即是曼哈顿距离。（3）变换后的切比雪夫距离（4）曼哈顿距离二、曼哈顿距离
4、和切比雪夫距离的关系变换后的切比雪夫距离即是曼哈顿距离。品种性状1 性状2 性状3 性状4品种1125254品种2136262品种3134951品种4135355品种5535355品种6535857品种7635555品种8735656品种9545554品种10545655导入SPSS三、闵可夫斯基距离的SPSS实现三、闵可夫斯基距离的SPSS实现三、闵可夫斯基距离的SPSS实现 将测定的性状或指标导入变量窗口。 将品种或样品导入标注个案窗口。 点击度量设定所要计算的距离。三、闵可夫斯基距离的SPSS实现 选择“Chebychev距离” ，可计算切比雪夫距离。 选择“Minkowski距离” ，可计算曼哈顿距离和欧式距离。三、闵可夫斯基距离的SPSS实现 当“幂”的值设定为1，计算出的距离为曼哈顿距离。 当“幂”的值设定为2，计算出的距离为欧式距离。三、闵可夫斯基距离的SPSS实现 Minkowski(1)表示计算的是曼哈顿距离。此时“幂”的值设定为1. 表格下方的不相似矩阵，表示计算的是样品间的距离，而不是相似程度。谢谢谢谢 谢谢谢谢
