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저는 테스트 벡터와 이전 분포 사이의 마할 라 노비스 거리를 계산하기 위해 rpy2를 사용해 왔습니다. rpy2를 삭제하고 scipy로 옮기고 싶습니다. 그러나 테스트 할 때 rpy2와 scipy는 같은 결과를 반환하지 않습니다. 여기 내 샘플 코드가 있습니다.Mahalanobis 거리가 rpy2와 scipy 사이에 일치하지 않습니다.
import numpy as np
from scipy import linalg
from scipy.spatial.distance import mahalanobis as mahalanobis
import rpy2.robjects as robjects
# The vector to test.
test_values = [692.5816522801106, 1421.4737901031651, 6.117859, 7.259449]
test_values_r = robjects.FloatVector(test_values)
test_values_np = np.array(test_values)
# The covariance matrix from the prior distribution
covs = [15762.87, 13486.23, 34.61164, 22.15451,
13486.23, 36003.67, 33.8431, 30.52712,
34.61164, 33.8431, 0.4143354, 0.1125765,
22.15451, 30.52712, 0.1125765, 0.2592451]
covs_np = np.reshape(np.array(covs), (4,-1))
covs_r = robjects.r["matrix"](robjects.FloatVector(covs), nrow = 4)
# The means of the prior distribution
centers = [808.0645, 1449.711, 4.8443, 4.95776]
centers_np = np.array(centers)
centers_r = robjects.FloatVector(centers)
r_dist = robjects.r["mahalanobis"](test_values_r, centers_r, covs_r)
# <FloatVector - Python:0x1052275a8/R:0x10701bfa8>
# [29.782287]
np_dist = mahalanobis(test_values_np, centers_np, linalg.inv(covs_np))
# 5.4573150053873185
나는 분명한 뭔가를 놓치고 있습니까?