说明：应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法，从统计推断学的角度来考虑问题，最终表示成马氏度量学习的表达方式，从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式，解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题； 关键技术 马氏度量学习的表达方式，度量矩阵参数的估算方式，概率论，机器学...

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说明： 用卡方统计量的Q-Q图检验法探讨三元数据的正态性检验问题。 评价正态性的方法，如果：1、大约有一半的马氏距离d小于或等于q(0.5)，即这些马氏距离中一半或一半以上落在轮廓线之内; 2、画出马氏距离和与之对应的卡方百分位数的点(sort_d,qRec)的图形近似是一条通过原点且斜率为1的直线，那么...

说明：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。 不通俗但严谨的规则是：

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