Махаланобиса расстояние в Kmeans Кластеризация с помощью OpenCV

Question

Я сделал Kmeans кластеризацию и выяснили центры кластеров с использованием OpenCV C++ API.

kmeans(data_points, clusterCount, labels, TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0), 3, KMEANS_PP_CENTERS, cluster_centers); 

Тогда я использую евклидово расстояние к найти ближайший кластер для новой точки данных против всех центров кластеров.

int distance = find_EucledianDist(new_datapoint, cluster_centers); 

Как бы использовать Махаланобиса Расстояние вместо евклидово расстояние? Я знаю, что мне нужно вычислить матрицу ковариации и инвертировать ее и найти расстояние Махаланобиса.

Однако я не знаю, как я это делаю и в чем ЗАКАЗ (найти матрицу кова, перевернутую матрицу, из которой данные/матрица)?

Answer 1

Не можете найти эту ссылку? :)

http://books.google.fr/books?id=seAgiOfu2EIC&pg=PA475&lpg=PA475&dq=mahalanobis+opencv&source=bl&ots=hSG09ijHLe&sig=H359_fRI53Pg12dYLOVUJpopb0g&hl=fr&sa=X&ei=O-JMT9-oAYem0AXIpL2eBQ&ved=0CEkQ6AEwBA#v=onepage&q=mahalanobis%20opencv&f=false

Это было бы: CalcCovarMatrix, а затем cvInvert, и, наконец cvMahalanobis.