在聚类分析或判别分析问题中,人们通常使用距离来度量观测的相似程度。其中,马氏距离考虑了数据之间的相关性,并可以消除量纲,从而得到了广泛应用。但在异常值存在时,马氏距离估计不够稳健。因此,构造稳健的马氏距离具有重要应用价值。本文基于Kendall秩相关系数来估计稳健的马氏距离,同时通过数值模拟,将稳健的马氏距离与传统马氏距离进行比较。结果表明在异常值存在时,稳健估计的马氏距离所得结果优于传统马氏距离。
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